CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの Presto のデータにアクセスするエージェントを構築
Relevance AI は、自然言語推論を活用した自律的なワークフローを組織が作成できるAI 自動化およびエージェント構築プラットフォームです。ユーザーは、API、データベース、サードパーティシステムと連携して日常のビジネスタスクやデータ操作を完了するエージェントを視覚的に設計できます。
Relevance AI を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを介してCData Connect AI と統合することで、エージェントはリアルタイムでPresto のデータをクエリ、要約、操作できるようになります。この接続により、Relevance AI のインテリジェントなワークフローエンジンとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続がブリッジされ、すべてのクエリが手動でデータをエクスポートすることなく、承認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 Presto への接続を設定し、Relevance AI にCData MCP サーバーを登録し、リアルタイムのPresto のデータと連携するエージェントを構築する手順を説明します。
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
ステップ1：Relevance AI 用に Presto への接続を設定
Relevance AI から Presto への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーによって実現されます。Relevance AI からPresto のデータを操作するには、まずCData Connect AI で Presto 接続を作成し設定します。
- Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 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 への接続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 の追加
Personal Access Token（PAT）は、Relevance AI からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するために、統合ごとに個別の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 接続の設定とPAT の生成が完了したら、Relevance AI はCData MCP サーバーを介してPresto のデータに接続できるようになります。
ステップ2：Relevance AI で接続を設定
CData Connect AI のMCP エンドポイントと認証情報をRelevance AI に登録して、エージェントがConnect AI からリアルタイムデータを呼び出せるようにします。
- Relevance AI にサインインし、アカウントをお持ちでない場合は作成します
- サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします
- Build from scratch を選択し、エージェントに名前を付けます（例：CData MCP Server）
- エージェントエディター内でAdvanced を選択し、MCP Server タブに切り替えます
- + Add Remote MCP Tools をクリックします
- 表示されるダイアログで、以下のようにフィールドを入力します：
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Label: 任意のカスタムラベル（例： cdata_mcp_server）
- Authentication: Custom headers を選択します
- ヘッダーのkey:value ペアを追加します。メールアドレスとPAT をemail:PAT の形式で組み合わせ、その文字列をBase64 でエンコードし、先頭にBasic を付けます
- Key: Authorization
- Value: Basic base64(email:PAT)
Connect をクリックして接続を確立します。Relevance AI が資格情報を検証し、エージェントで使用するためにCData Connect AI MCP サーバーを登録します。
ステップ3：リアルタイムの Presto のデータを使用してRelevance AI エージェントを構築・実行
- エージェントのRun タブに切り替えます
- タスクを入力します。例：「ServiceNow から最新の5件のインシデントをリストして」
- エージェントがMCP エンドポイント経由でConnect AI にクエリを実行し、Presto のデータ からのリアルタイム結果を表示します
接続が完了すると、Relevance AI エージェントはCData Connect AI MCP サーバーを介して、リアルタイムのPresto のデータに対してクエリの発行、レコードの取得、AI 駆動のタスクの実行が可能になります。
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