MastraとConnect AI MCPサーバーでPingOne を統合

Somya Sharma
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI MCP Server を活用して、Mastra エージェントが PingOne のリアルタイムデータを安全にクエリ・読み取り・操作できるようにします。レプリケーションは不要です。

Mastra は、インテリジェントで構成可能な AI エージェントを構築する開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。そのモジュラーフレームワークと宣言的なアーキテクチャにより、エージェントのオーケストレーション、LLM との統合、データ駆動ワークフローの自動化が簡単になります。しかし、エージェントがローカルメモリや事前定義された API を超えたデータを操作する必要がある場合、多くの実装はカスタムミドルウェアやスケジュールされた同期に依存して、外部システムからローカルストアにデータをコピーします。このアプローチは複雑さを増し、メンテナンスの負担を増加させ、レイテンシを導入し、エージェントのリアルタイムの可能性を制限します。

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、Mastra エージェントに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、CData Connect AI MCP 接続を設定し、Mastra Studio で MCP サーバーを登録し、リアルタイムの PingOne データをクエリするエージェントを構築するために必要な手順を説明します。

前提条件

始める前に、以下を準備してください：

CData Connect AI アカウント
Node.js 18 以上と npm がインストールされていること
動作する Mastra プロジェクト（npm create mastra@latest で作成）
PingOne へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な以下の認証情報を準備してください：

USERNAME: CData のメールログイン
PAT: Connect AI で Settings にアクセスし Access Tokens をクリック（一度だけコピー可能）
MCP_BASE_URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

ステップ1：Mastra 用の PingOne 接続を設定

Mastra から PingOne への接続は、CData Connect AI のリモート MCP を通じて実現できます。Mastra からPingOne のデータを操作するには、まず CData Connect AI で PingOne 接続を作成・設定します。

Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

接続を追加パネルから「PingOne」を選択

PingOne に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
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。
「Save & Test」をクリック
PingOne 接続の追加ページで「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の追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Mastra から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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。
設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして今後の使用に備えて安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、Mastra からPingOne のデータに接続する準備が整いました。

ステップ2：Mastra プロジェクトをセットアップ

ターミナルを開き、目的のフォルダに移動します
新しいプロジェクトを作成します：
```
npm create mastra@latest
```

VS Code でフォルダを開きます
必要な Mastra 依存関係をインストールします：
```
npm install @mastra/core @mastra/libsql @mastra/memory
```
次に MCP 統合パッケージを個別にインストールします：
```
npm install @mastra/mcp
```

ステップ3：環境変数を設定

プロジェクトルートに以下のキーを含む .env ファイルを作成します：


OPENAI_API_KEY=sk-...
[email protected]
CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD=your_PAT

変更を保存した後、開発サーバーを再起動します：

npm run dev

ステップ4：CData Connect AI エージェントを追加

以下のコードで src/mastra/agents/connect-ai-agent.ts ファイルを作成します：


import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";

const mcpClient = new MCPClient({
  servers: {
    cdataConnectAI: {
      url: new URL("https://connect.cdata.com/mcp/"),
      requestInit: {
        headers: {
          Authorization: `Basic ${Buffer.from(
            `${process.env.CDATA_CONNECT_AI_USER}:${process.env.CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD}`
          ).toString("base64")}`,
        },
      },
    },
  },
});

export const connectAIAgent = new Agent({
  name: "Connect AI Agent",
  instructions: "You are a data exploration and analysis assistant with access to CData Connect AI.",
  model: "openai/gpt-4o-mini",
  tools: await mcpClient.getTools(),
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  }),
});

ステップ5：index.ts を更新してエージェントを登録

src/mastra/index.ts の内容を以下に置き換えます：


import { Mastra } from "@mastra/core/mastra";
import { PinoLogger } from "@mastra/loggers";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { connectAIAgent } from "./agents/connect-ai-agent.js";

export const mastra = new Mastra({
  agents: { connectAIAgent },
  storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  logger: new PinoLogger({ name: "Mastra", level: "info" }),
  observability: { default: { enabled: true } },
});

ステップ6：接続を実行して確認

Mastra サーバーを起動します：

npm run dev

ステップ7：Mastra Studio でライブクエリを実行

Mastra Studio でチャットインターフェースを開き、以下のサンプルプロンプトを入力します：

接続されたデータソースから利用可能なカタログを一覧表示してください。

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