DifyとMCPでSage 300 のリアルタイムデータに連携
Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol（MCP）サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。
Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのSage 300 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だけでSage 300 のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。
この記事では、Connect AI で Sage 300 への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのSage 300 のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。
ステップ 1：Dify 用に Sage 300 への接続を設定
Dify から Sage 300 への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からSage 300 のデータを操作するために、まず Connect AI で Sage 300 のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Sage 300 を選択
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Sage 300 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となります。
- Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
- /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
- ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。
Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。
Basic 認証を使用して接続する
Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。本製品はクッキーを使用して、Sage 300 が開いたセッションを再利用します。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。
- Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
- User：アカウントのユーザー名に設定します。
- Password：アカウントのパスワードに設定します。
- 「Save & Test」をクリック
- 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、Dify 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。
- 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
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 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
Sage 300 のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 経由でSage 300 のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Dify に Connect AI MCP Server を登録
次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。
- Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス（組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降）を開きます
- Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
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Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します：
- Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Name Icon： わかりやすい名前を付けます。例：CData Connect AI
- Server Identifier： 一意の識別子を指定します。例：cdata-connect-ai
- Headers： 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します
注意：Dify は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレス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 エンコードして先頭に Basic を付けてください。
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Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます
MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。
ステップ 3：Dify からリアルタイム Sage 300 のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのSage 300 のデータを操作してみましょう。
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Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択
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エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択
- プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
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プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
- cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
- Sage 300 で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Sage 300 のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
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Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Sage 300 のデータのリアルタイム結果を返します
これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのSage 300 のデータを取得できるようになりました。
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