CData Connect AI 経由で LibreChat とリアルタイム Presto データを連携

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、LibreChat からチャットインターフェース内でPrestoのリアルタイムデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

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Presto 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Presto 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 Presto 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Presto 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。

Presto データ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

  • Trino v345 以降（旧 PrestoSQL）および Presto v0.242 以降（旧 PrestoDB）のデータにアクセスできます。
  • Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
  • 最大スループットのための最適化されたクエリ生成。

Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。

多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。


はじめに


ステップ 1：LibreChat 用に Presto への接続を設定

LibreChat から Presto に接続するには、Connect AI の Remote MCP Server を経由します。LibreChat からPresto のデータを操作するには、まず Connect AI で Presto のコネクションを作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
  2. Add Connection パネルから Presto を選択
  3. Presto に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

    TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

    LDAP で認証

    LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:

    • AuthScheme: LDAP に設定。
    • User: LDAP で接続するユーザー名。
    • Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。

    Kerberos 認証

    KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:

    • AuthScheme: KERBEROS に設定。
    • KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
    • KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
    • KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
    • KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
    • User: Kerberos のユーザー。
    • Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
  4. 「Save & Test」をクリック
  5. 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。

  1. 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
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
  4. 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

Presto のコネクションと PAT が設定できたので、LibreChat は Connect AI 経由でPresto 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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

  5. 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
  6. 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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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Presto 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 Presto 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Presto のデータを操作します。

  1. 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
    • Presto で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Presto 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
  2. LibreChat が Connect AI MCP Server を呼び出し、Presto 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Presto のデータを取得できるようになりました。

CData Connect AI を入手

クラウドアプリケーションから直接数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを取得するには、CData Connect AI をお試しください。 14 日間の無料トライアルをご活用ください。ご不明な点はいつでもワールドクラスのサポートチームがお手伝いします。

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事