Meta MuseからPresto のデータに連携する方法(Connect AI)

CData Connect AI でMeta の AI エージェント Muse からPresto のデータにセキュアにアクセス・操作できるようにします。

Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol(MCP)サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのPresto のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。

この記事では、Connect AI での Presto 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムPresto データを操作する手順をご紹介します。

Presto とのデータ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのリアルタイム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、業務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リアルタイム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。

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ステップ 1:Meta Muse 用に Presto への接続を設定

Muse から Presto への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からPresto のデータを操作するために、まず Connect AI で Presto のコネクションを作成・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、次に Add Connection をクリック
  2. Connect AI での接続の追加
  3. Add Connection パネルから Presto を選択
  4. データソースの選択
  5. 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。
    接続の設定(Salesforce の例)
  6. 「Save & Test」をクリック
  7. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
  8. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token(PAT)は、Muse 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すすめします。

  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. 新しい PAT の作成
  5. 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。一度しか表示されません

Presto のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse 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:Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成

Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。

  1. iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
  2. Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例:
    CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
  3. Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します

    注意:Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。

  4. Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます Continue をクリック

カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。

ステップ 3:Meta Muse からリアルタイム Presto のデータ を操作

連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムPresto のデータを操作してみましょう。

  1. Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例:
    • CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
    • Presto で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
    • Presto から上位 5 件のレコードを取得して
  2. Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
  3. Muse 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 Muse からのリアルタイムデータのクエリ

これで Muse が Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 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。

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