n8nからPingOneのデータに接続する方法｜MCP接続3ステップ

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
n8nからPingOneのデータにMCP接続する方法を3ステップで解説。ワークフロー自動化でデータの読み取りとアクション実行が可能になります。

n8n は、さまざまなアプリケーションやサービスを接続してタスクやプロセスを自動化できる、オープンソースのワークフロー自動化ツールです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、n8n を活用して PingOne とリアルタイムでやり取りできます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して PingOne に接続し、n8n で PingOne とやり取りする基本的なワークフローを作成する方法をご紹介します。

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、n8n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、n8n でシンプルなチャットエージェントを構築して、データを会話形式で探索（Vibe Query）する方法をご紹介します。ここで紹介する接続の原則は、あらゆる n8n ワークフローに適用できます。Connect AI を使用すれば、PingOne に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるワークフローやエージェントを構築できます。

ステップ 1：n8n 用の PingOne 接続を設定する

n8n から PingOne への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。n8n から PingOne とやり取りするために、まず CData Connect AI で PingOne 接続を作成・設定していきましょう。

  1. Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして、「Add Connection」をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「PingOne」を選択します
    3. データソースの選択
  3. 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。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Create & Test」をクリックします
  5. 「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。 権限の更新

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、n8n から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御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. 設定ページの「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。 新しい PAT の作成
  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ので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。n8n から PingOne に接続する準備が整いました。

ステップ 2：n8n を CData Connect AI に接続する

以下の手順に従って、n8n で CData Connect AI に接続していきましょう：

  1. n8n.io にサインインするか、新しいアカウントを作成します。
  2. MCP Client ツールを使用するワークフローをn8n で作成します。以下の例では、チャットボットとして機能するワークフローを作成しています。チャットモデルには OpenAI を使用し、Memory には Simple Memory を使用しました。 MCP Client を使用した n8nワークフローの例
  3. ワークフロー内の MCP Client ノードを設定します：
    • Endpoint をhttps://mcp.cloud.cdata.com/mcp に設定します（Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています）。
    • Server Transport を HTTP Streamable に設定します。
    • Authentication を Header Auth に設定し、以下のプロパティを設定して Basic 認証を使用します。
      • Name を Authorization に設定します。
      • Value を Basic EMAIL:PAT に設定し、EMAIL と PAT をConnect AI のメールアドレスと先ほど作成した PAT に置き換えます。例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...
      Header Auth の設定
    MCP Client ノードの設定

オプション：AI エージェントにコンテキストを提供する

このステップでは、AI Agent ノードの System Message パラメータを通じて、AI エージェントの役割を確立し、会話のコンテキストを提供します。エージェントに MCP Server エキスパートとしての役割と利用可能なツールのリストを明示的に伝えるシステムメッセージを提供することで、エージェントの理解と応答の精度を高めることができます。例えば、System Message を以下のように設定できます。 

あなたは、CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用エキスパートです。常に徹底的に検索し、各クエリに最も関連性の高い MCP Client ツールを使用してください。以下は、利用可能なツールとそれぞれの説明です：
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する場合は、テーブル名に次の形式を使用してください：catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からプライマリキーのリストを取得します。
getProcedures: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI からストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: 特定のカタログ、スキーマ、プロシージャの CData Connect AI からストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: 特定のカタログの CData Connect AI から利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI から利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルで利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

ステップ 3：n8n でPingOne のデータをリアルタイムで探索

n8n でワークフローを作成してMCP Client を接続できたので、n8n を使用して PingOne と連携できるようになりました。MCP Client ノードを使用すると、PingOne データソースにクエリを送信し、リアルタイムでレスポンスを受信できます。

n8n でワークフローを開いて実行し、PingOne とのやり取りを開始してください。MCP Client ノードを使用して、PingOne に質問したり、データを取得したり、アクションを実行したりできます。 n8nワークフローの実行例

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いかがでしたか？Mistral AI から PingOne へのデータ接続が簡単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。

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