CData Connect AI 経由で LibreChat とリアルタイム PostgreSQL データを連携
LibreChat は、複数の LLM プロバイダー、エージェント、アシスタントを単一のインターフェースにまとめたオープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。Model Context Protocol(MCP) にも対応しており、外部ツールやデータソースをチャットに直接接続し、既存のシステムからリアルタイムデータを取得できます。
LibreChat を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携することで、LibreChat はリアルタイムPostgreSQL のデータへの管理されたリアルタイムアクセスを取得できます。これにより、自然言語プロンプトを使用してPostgreSQL のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが可能になり、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。
この記事では、Connect AI での PostgreSQL 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、LibreChat のインストール、Connect AI MCP Server の登録、LLM プロバイダーの設定、そして LibreChat インターフェースからリアルタイムPostgreSQL のデータをクエリして連携を確認する方法を説明します。
ステップ 1:LibreChat 用に PostgreSQL への接続を設定
LibreChat から PostgreSQL に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からPostgreSQL のデータを操作するには、まず Connect AI で PostgreSQL のコネクションを作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから PostgreSQL を選択
-
PostgreSQL に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
PostgreSQL への接続には、Server、Port(デフォルトは5432)、Database、およびUser、Password のプロパティを設定します。Database プロパティが設定されない場合には、User のデフォルトデータベースに接続します。
パスワード方式によるSSH 接続
パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
- User: PostgreSQL のユーザ
- Password: PostgreSQL のパスワード
- Database: PostgreSQL の接続先データベース
- Server: PostgreSQL のサーバー
- Port: PostgreSQL のポート
- UserSSH: "true"
- SSHAuthMode: "Password"
- SSHPort: SSH のポート
- SSHServer: SSH サーバー
- SSHUser: SSH ユーザー
- SSHPassword: SSH パスワード
接続文字列形式では以下のようになります。
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=postgresql-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;
公開鍵認証方式によるSSH 接続
公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
- User: PostgreSQL のユーザ
- Password: PostgreSQL のパスワード
- Database: PostgreSQL の接続先データベース
- Server: PostgreSQL のサーバー
- Port: PostgreSQL のポート
- UserSSH: "true"
- SSHAuthMode: "Public_Key"
- SSHClientCertType: キーストアの種類
- SSHPort: SSH のポート
- SSHServer: SSH サーバー
- SSHUser: SSH ユーザー
- SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス
接続文字列形式では以下のようになります。
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=PostgreSQL-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHClientCertType=PEMKEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token(PAT)は LibreChat から Connect AI への接続認証に使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリ右上の歯車アイコン()をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。再表示されません
PostgreSQL のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat は Connect AI 経由でPostgreSQL のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2:LibreChat をインストールして Connect AI MCP を設定
次に LibreChat をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server を設定することで、チャットインターフェースが Connect AI 経由でリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようにします。
- 公式のインストールガイドに従って LibreChat をインストールします。npm セットアップを使用する場合は、MongoDB と MeiliSearch がローカルにインストールされ起動していることを確認してください
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インストール完了後、LibreChat を起動してブラウザで http://localhost:3080/ を開いてチャットインターフェースにアクセスします
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左ナビゲーションバーで MCP Settings アイコンをクリックし、 Add MCP をクリック
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Add MCP パネルで以下の値を設定します:
- Name: CData MCP、または任意の名前
- Description: サーバーの説明(任意)
- MCP Server URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Transport: Streamable HTTPS
- Authentication: API Key
- Header Format: Basic
- API Key: email:PAT を Base64 エンコードした値
注意:LibreChat は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして API Key フィールドに貼り付けてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 を Base64 エンコードすると dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります
- I trust this application にチェックを入れて Add をクリックしてサーバーを保存
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CData MCP サーバーが左ナビゲーションバーに表示されます。隣の接続アイコンをクリックして Connect AI への接続を確立します
MCP サーバーの有効化と LLM プロバイダーの設定
LibreChat はチャットを動かすために少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力で MCP サーバーを有効化し、モデルが Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるよう、使用するプロバイダーの API キーを追加します。
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チャットインターフェースで入力ボックス下部の MCP セレクターをクリックし、CData MCP にチェックが入っていることを確認してツールをチャットに公開します
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チャット上部のモデルセレクターをクリックして、使用する LLM プロバイダー(OpenAI、Anthropic、Google など)とモデルを選択します
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選択したプロバイダーの横にある Set API Key をクリックし、プロバイダーの API キーを貼り付けて Submit をクリック
MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、LibreChat は Connect AI 経由でリアルタイムPostgreSQL のデータをクエリできる状態になりました。
ステップ 3:LibreChat からリアルタイム PostgreSQL のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、LibreChat のチャット入力を使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムPostgreSQL のデータを操作します。
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CData MCP サーバーが有効でモデルが選択された状態で、チャット入力にプロンプトを入力します。例:
- CData MCP のカタログを一覧表示して
- PostgreSQL で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- PostgreSQL のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
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LibreChat が Connect AI MCP Server を呼び出し、PostgreSQL のデータのリアルタイム結果を返します
これで LibreChat インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、チャットインターフェースから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムPostgreSQL のデータを取得できるようになりました。
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