【MCP Server】Mistral AI からPostgreSQL のデータに連携しよう！

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 Server で Mistral AI から PostgreSQL へのリアルタイムアクセスを実現。レプリケーション不要で安全にクエリ・分析・アクションを実行できます。

Mistral AI は、エンタープライズグレードのオープンソースおよび商用大規模言語モデル（LLM）を構築するフロンティアAI 企業です。Mistral を使えば、オンプレミス、クラウド、エッジなど、あらゆる場所でエージェントのトレーニング、ファインチューニング、デプロイが可能で、データの完全なコントロールを維持できます。エージェント対応プラットフォームは、多言語・マルチモーダル AI を実現し、メモリや拡張コンテキスト処理をサポートしながら、安全に検索、作成、コーディング、自動化、コラボレーションができます。

CData Connect AI は、PostgreSQL のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと PostgreSQLの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから PostgreSQL のデータ の読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に PostgreSQLへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたPostgreSQL のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、Mistral AI の Le Chat（Mistral のカスタマイズ可能な会話型チャットボット）と CData Connect AI を使用して、PostgreSQL に接続していきます。Mistral AI のワークフロー内でライブの PostgreSQL と直接やり取りでき、クエリの実行やタスクの自動化を安全に行えるようになります。

セットアップはわずか数分で完了し、接続が完了すればPostgreSQL のリアルタイムデータとインテリジェントに会話できる独自のチャットボットエージェントが完成します。

それでは、早速始めていきましょう。

前提条件

  1. Mistral AI アカウント（サインアップまたはログインはこちら）
  2. CData Connect AI アカウント（サインアップまたはログインはこちら）
  3. 有効な認証情報を持つアクティブな PostgreSQL アカウント

概要

実施する手順の概要を確認しておきましょう。

  1. 接続：CData Connect AI で認証情報を使用してPostgreSQL への接続を追加します。
  2. 設定：Mistral AI のLe Chat でカスタム MCP 接続を作成し、CData Connect AI の PostgreSQL 接続を指定します。
  3. クエリ：Mistral AI ワークフロー内でライブの PostgreSQL データとやり取りし、自然言語を使用してクエリを実行したりアクションを実行したりします。

ステップ1：Mistral 用の PostgreSQL 接続を設定する

Mistral AI から PostgreSQL への接続は、CData Connect AI のリモートMCP で実現します。Mistral から PostgreSQL とやり取りするために、まず CData Connect AI で PostgreSQL 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. 「Add Connection」パネルから「PostgreSQL」を選択します。
  3. 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;
  4. 「Create & Test」をクリックします。
  5. 「Add PostgreSQL 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の追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Mistral AI 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、Settings ページを開きます。
  2. Settings 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 にわかりやすい名前を付けて、Create をクリックします。
  4. ※PAT 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。Mistral AI ワークフローから PostgreSQL に接続する準備が整いました。


ステップ 2：Mistral Le Chat でMCP コネクタを設定する

CData Connect AI で PostgreSQL 接続とPAT を作成できたので、次は Mistral Le Chat 内でカスタム MCP コネクタを設定していきましょう。

  1. Le Chat にログインします。
  2. 左側のメニューからIntelligence をクリックし、Connectors を選択します。Add Connector をクリックします。
  3. ダイアログでCustom MCP Connector を選択し、以下の詳細を入力します。
    • Connector Name：例：CData_Remote_MCP
    • Connector Server：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp（Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています）
    • Authentication Method：API Token Authentication
    • Header Name：Authorization
    • Header Type：Basic
    • Header Value：[email protected]:YourPAT（「[email protected]」を CData Connect AI のメールアドレスに、「YourPAT」を先ほど作成した PAT に置き換えてください。上記の形式で指定します）
  4. Connect をクリックして接続を確立します。
  5. Connections セクションの下部までスクロールして、MCP 接続が正常に確立されたことを確認します。

これで、Mistral Le Chat がCData Remote MCP Server を通じてPostgreSQL にリアルタイムでクエリをセキュアに連携できるようになりました。


ステップ 3：Mistral AI からPostgreSQL データをリアルタイムでクエリする

Le Chat でMCP コネクタの設定が完了したので、会話の中でPostgreSQL のデータを直接クエリできるようになりました。

  1. Le Chat で、左側のメニューの Chats をクリックして新しいチャットを開始します。
  2. Enable Tools ボタンをクリックして MCP コネクタを有効化します。
  3. Get Catalogs や Get Tables などのディスカバリークエリを実行して、CData Connect AI を通じて接続されている利用可能なデータソースとスキーマを確認してみましょう。
  4. 簡単なクエリを実行して接続をテストしてみてください。例えば： 「業種別の商談成約率を比較して」

これで完了です！Mistral Le Chat 内でPostgreSQL と会話形式でやり取りできるようになりました。

CData Connect AI で複雑な AI エージェントを構築する

統合が完了したら、シンプルなクエリを超えて、複数ステップの AI エージェントを構築できます。これらのエージェントは、Mistral AI の推論機能と CData Connect AI を通じたエンタープライズデータへの安全なリアルタイムアクセスを組み合わせることで、売上予測、サポートトリアージ、顧客トレンド分析など、さまざまなワークフローを実現できます。

CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート

いかがでしたか？Mistral AI から PostgreSQL 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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