GumloopでPingOne と連携するフローを作る

Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。

このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。

CData Connect AI は、PingOneを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、GumloopにPingOneの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、Connect AI での PingOne 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして PingOne をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。

ステップ 1: Gumloop 用のPingOne 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からPingOne への接続を設定していきましょう。Gumloop から PingOne と対話するには、まず CData Connect AI で PingOne への接続を作成して構成します。

1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします
2. 「Add Connection」パネルから「PingOne」を選択します
3. PingOne に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

   PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。

   • Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
   • AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
   • WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。

   WorkerAppEnvironmentId の設定

   WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。

   はじめに、このプロパティの値を見つけます。

   1. 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
   2. OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
   3. 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
   4. リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
   5. Environment ID フィールドの値をコピーします。 以下の例に似たものになるはずです：
      

      WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'

   次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。

   AuthorizationServerURL の設定

   AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。

   OAuth でのPingOne への認証

   PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。

   • ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
   • ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
   • 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。

   OAuth（認可コードグラント）

   AuthScheme をOAuth に設定します。

   デスクトップアプリケーション

   OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

   以下を設定して、接続してください。

   • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
   • OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
   • OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
   • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333

   接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。

   1. ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
   2. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。

   ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。

   Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメントを参照してください。

   「Create & Test」をクリックします
4. 「Add PingOne Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンを追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン () をクリックして、設定ページを開きます。
2. 「Settings」ページで、「Access Tokens」セクションに移動し、 「Create PAT」をクリックします。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。

これで、Gumloop からPingOne に接続する準備が整いました！

ステップ2：Gumloop でMCP Server に接続する

続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。

1. Gumloop のアカウントを作成して（アカウント未作成の場合）、サインインしましょう。
2. Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
3. 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します

4. 以下の詳細情報を入力します。
   • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   • Label: PingOne-mcp-server などのわかりやすい名前
   • Access Token / API Key: 空白のままにします
   • Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
   
   • 認証情報を保存します
   

これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。

ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でPingOne のリアルタイムデータを探索する

1. Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。

2. 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。

3. 「Ask AI」を検索して選択します。

4. 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。

5. 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
6. プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。

7. 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて PingOne を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。

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いかがでしたか？Gumloop からPingOne へのデータ接続が10分もかからずに完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14日間の無償トライアルでAI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。