Open WebUI と CData Connect AI を連携してリアルタイムの Presto データと対話する
Open WebUI は、ホスト型の LLM API とローカルで提供されるモデルを、カスタマイズ可能な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。ツールサーバーフレームワークを通じて Model Context Protocol(MCP) をサポートしており、外部ツールやデータソースを設定することで、チャットがモデルの学習データの枠を超えてリアルタイムのシステムとやり取りできるようになります。
組み込みの MCP Server を介して Open WebUI を CData Connect AI と連携させると、Open WebUI はガバナンスの効いた状態でリアルタイムの Presto のデータ にアクセスできるようになります。これにより、自然言語のプロンプトを使ってカタログの一覧表示、スキーマの探索、Presto のデータ のレコードへ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データソースに対して安全に実行されます。
この記事では、Connect AI で Presto への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成して、Open WebUI をインストールし、Connect AI MCP Server を登録、LLM プロバイダーを設定したうえで、Open WebUI のチャットインターフェースからリアルタイムの Presto のデータ にクエリを実行して連携を確認するまでの手順を説明します。
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
Step 1: Open WebUI 向けに Presto への接続を設定
Open WebUI から Presto への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を介して実現します。Open WebUI から Presto のデータ と対話するには、まず Connect AI で Presto 接続を作成・設定していきましょう。
- 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
- Add Connection パネルから Presto を選択します
-
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。
- Save & Test をクリックします
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
Personal Access Token を追加する
Personal Access Token(PAT)は、Open WebUI から Connect AI への接続を認証するために使用します。きめ細かなアクセス制御を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- 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 を開きます
- 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
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします
- トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません
Presto 接続を設定し、PAT を生成すれば、Open WebUI から Connect AI を介して Presto のデータ に接続できるようになります。
Step 2: Open WebUI をインストールして Connect AI MCP を設定
次に、Open WebUI をローカルにインストールし、Connect AI Remote MCP Server をツールサーバーとして設定していきましょう。これにより、チャットインターフェースが Connect AI を通じてリアルタイムデータ向けのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式の クイックスタートガイドに従って Open WebUI をインストールします
- インストールが完了したら、Open WebUI を起動してブラウザーで開き、チャットインターフェースにアクセスします
-
右上のプロフィールアイコンをクリックし、Admin Panel を選択します
-
Admin Panel の上部ナビゲーションバーで Settings をクリックします
-
左メニューから Integrations を選択し、Manage Tool Servers の横にある アイコンをクリックして新しい接続を追加します
-
Add Connection パネルで、次の値を使ってサーバーを設定します。
- Type: MCP Streamable HTTP
- Name: CData MCP、または任意の名前
- ID: cdata-mcp
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Auth: None
-
Advanced セクションを展開し、次の JSON を Headers フィールドに貼り付けます。
{ "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT", "Content-Type": "application/json" }注意:Open WebUI は Connect AI との通信に Basic authentication を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと、先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で結合し、その文字列を Base64 エンコードして、先頭に Basic を付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります:Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==
- Save をクリックしてツールサーバーを登録します
MCP サーバーを有効化して LLM プロバイダーを設定する
Open WebUI でチャットを動かすには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。チャット入力欄から MCP サーバーを有効化し、お好みのプロバイダーの API キーを設定しましょう。これにより、モデルがプロンプトを解釈し、Connect AI を介して MCP ツールを呼び出せるようになります。
-
チャットインターフェースに戻り、チャット入力欄の下部にある Integrations アイコンをクリックして Tools を選択し、CData MCP をオンに切り替えてツールをチャットに公開します
- チャット上部のモデルセレクターをクリックし、お好みの LLM プロバイダーとモデルを選択します。プロンプトが表示されたらプロバイダーの API キーを追加し、チャットでモデルを使用できるようにします
MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了すれば、Open WebUI から Connect AI を介してリアルタイムの Presto のデータ にクエリを実行する準備が整います。
Step 3: Open WebUI からリアルタイムの Presto のデータ にクエリ
連携が完了したら、Open WebUI のチャット入力欄を使い、設定した LLM が処理する自然言語のプロンプトでリアルタイムの Presto のデータ と対話してみましょう。
-
CData MCP サーバーを有効化してモデルを選択した状態で、チャット入力欄にプロンプトを入力します。たとえば次のようなプロンプトです。
- cdata mcp 内のすべてのカタログを一覧表示して
- Presto の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 件のレコードを取得して
-
Open WebUI が Connect AI MCP Server を呼び出し、Presto のデータ からリアルタイムの結果を返します
これで、Open WebUI インスタンスが Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じてチャットインターフェースから直接 Presto のデータ のリアルタイムデータを取得できるようになりました。
CData Connect AI の入手
数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL データソースにクラウドアプリケーションから直接アクセスするには、ぜひ CData Connect AI をお試しください。 14日間の無償トライアルを今すぐダウンロードしてみましょう。ご不明な点があれば、いつでも世界トップクラスのサポートチームがお手伝いします。