GooseとConnect AI経由でSage 300 のデータを連携
Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。
Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのSage 300 のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでSage 300 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行え、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 Sage 300 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムSage 300 のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。
ステップ 1：Goose 用に Sage 300 への接続を設定
Goose 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。Goose 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、Goose 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 Goose 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：Goose をインストールしてセットアップ
次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
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Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します
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左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック
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拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
- Extension Name： CData MCP、または任意の名前
- Type： Streamable HTTP
- Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
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Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
- Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
- Content-Type： application/json
注意：Goose 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。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります
- Save をクリックして設定を保存
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チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します
MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムSage 300 のデータをクエリできる状態になりました。
ステップ 3：Goose 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、Goose のチャットから、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Sage 300 のデータを操作してみましょう。
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CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャット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
- 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
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Goose 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 Goose エージェントが 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Sage 300 のデータを取得できるようになりました。
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