【MCP Server】Gumloop をPipedrive のデータと連携するフローを作る

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Gumloop から自動化ワークフロー内でPipedrive にセキュアにアクセスしてアクションを実行します。

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、Pipedrive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Pipedrive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 Pipedrive 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして Pipedrive 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Pipedrive 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からPipedrive への接続を設定していきましょう。Gumloop から Pipedrive と対話するには、まず CData Connect AI で Pipedrive 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 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Pipedrive」を選択します データソースの選択
  3. Pipedrive に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    Pipedrive 接続プロパティの取得・設定方法

    Pipedrive への接続・認証方法には、Basic 認証とOAuth 認証の2種類があります。

    Basic 認証

    Basic 認証を行うには：
    1. API トークンを取得します。
      1. Pipedrive ポータルを開きます。
      2. ページ右上のアカウント名をクリックします。Pipedrive はドロップダウンリストを表示します。
      3. 会社設定 -> Personal Preferences -> API -> Generate Token に移動します。
      4. 生成されたAPI トークンの値を記録します。また、CompanyDomain を控えておきます。これは、PipeDrive ホームページのURL に表示されます。（これは会社の開発者用サンドボックスのURL です。）
    2. 次の接続プロパティを設定します。
      • APIToken：取得したAPI トークンの値。
      • CompanyDomain：開発者サンドボックスURL のCompanyDomain。
      • AuthScheme：Basic。
    3. 承認されたユーザー名とパスワードでログインします。

    API トークンはPipedrive ポータルに保存されます。これを取得するには、会社名をクリックし、ドロップダウンリストを使用して会社設定 -> Personal Preferences -> API に移動します。

    OAuth 認証

    ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証」セクションを参照してください。

    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします

  4. 「Add Pipedrive 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。 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。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Pipedrive 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. MCP Serverの構成 MCP Serverアプリ
  4. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: Pipedrive-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
      • CData MCP Serverへの接続構成
    • 認証情報を保存します
      • 保存された MCP 認証情報

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Pipedrive 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. Gumloop ワークフローの作成
  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. ノードの追加
  3. 「Ask AI」を検索して選択します。
    4. Ask AI の選択
  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. 「Connect MCP Server?」の有効化
  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. プロンプトの追加
  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
    8. 例 1: Gumloop ワークフローの実行 例 2: Gumloop ワークフローの実行

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて Pipedrive 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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