IBM watsonx OrchestrateとConnect AIでSage 300 連携エージェントを構築

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
IBM watsonx Orchestrate でインテリジェントエージェントを構築し、CData Connect AI を通じてSage 300のリアルタイムデータにセキュアにアクセス・操作する方法を解説します。

IBM watsonx Orchestrate は、インテリジェントな自動化ワークフローを迅速に構築・展開できるノーコード・プロコード対応の AI エージェントプラットフォームです。 大規模言語モデル（LLM）やエンタープライズシステムとシームレスに接続し、実際のビジネスタスクを実行できる協調型エージェントを設計できます。

watsonx Orchestrate のエージェントは、推論、計画、API やツールとの統合を通じて、 人間のチームを補強する自動化ワークフローを実現します。

CData Connect AI は、IBM watsonx Orchestrate を 数百種類のエンタープライズデータソースやクラウドサービスと統合します。Connect AI により、エージェントはデータのレプリケーションや移動なしに、リアルタイムで Sage 300 データをクエリし操作できます。Connect AI は Model Context Protocol（MCP）を使用して、ガバナンスされたセキュアなアクセスを提供しながら、データを元のシステム内に保持します。

IBM watsonx Orchestrate と CData Connect AI を組み合わせることで、以下が実現できます：

  • CData の MCP サーバーを通じてガバナンスされたエンタープライズデータと直接対話する AI エージェントを構築
  • 認証をセキュアに管理 - 認証情報とトークンは暗号化されプライベートに保持
  • データをコピーまたはレプリケーションすることなく、リアルタイムで Sage 300 データをクエリ
  • CData の統合接続プラットフォームを使用してガバナンスとコンプライアンスを維持

この記事では、Sage 300 を CData Connect AI に接続し、 Remote MCP ツールを IBM watsonx Orchestrate にインポートし、リアルタイムの Sage 300 のデータ を使用してセキュアなエージェントワークフローを構築する方法を解説します。

前提条件

  1. CData Connect AI アカウント - 無料トライアルにサインアップするか、既存のアカウントにログインしてください。
  2. IBM watsonx Orchestrate アカウント - 30 日間の無料トライアルを開始してください。
  3. 有効な認証情報を持つ Sage 300 アカウント。
  4. IBM watsonx Orchestrate Agent Development Kit（ADK）を使用して MCP ツールキットを管理・インポートするための Python 3.x と pip。

概要

この記事で説明する手順の概要は以下のとおりです：

  1. 接続： CData Connect AI で Sage 300 への接続を追加し、接続が成功したことを確認します。
  2. 構築： Connect AI から Sage 300 への接続を認証し、ADK を使用して MCP ツールをインポートすることで、IBM watsonx Orchestrate で AI エージェントを作成します。
  3. デプロイ： watsonx Orchestrate で AI エージェントをデプロイしてテストし、CData Connect AI を通じたリアルタイムの Sage 300 のデータ との対話を確認します。

ステップ1：IBM watsonx 用の Sage 300 接続を設定

IBM watsonx Orchestrate を Sage 300 に接続する前に、まず CData Connect AI で Sage 300 への接続を作成する必要があります。 この接続により、Remote MCP サーバーがセキュアでガバナンスされたエンドポイントを通じてリアルタイムの Sage 300 のデータ にアクセスできるようになります。

注意： すでに CData Connect AI で Sage 300 接続を追加している場合は、このステップをスキップして次のセクションに進んでください。

1.1 CData Connect AI で接続を追加

  1. CData Connect AI にログインし、左側のパネルで Sources をクリック、次に右上の Add Connection をクリックします。
    2. 接続の追加
  2. 接続を追加パネルから Sage 300 を検索して選択します。
    3. データソースの選択
  3. 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。
    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックして接続を検証します。
  5. Sage 300 接続の追加ページで Permissions タブに移動し、必要に応じてユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

1.2 パーソナルアクセストークン（PAT）を作成

パーソナルアクセストークン（PAT）は、IBM watsonx Orchestrate が CData Connect AI に接続する際の認証に使用されます。 きめ細かなアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI インターフェース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。
  2. 設定ページで Access Tokens セクションを開き、 Create PAT をクリックします。
  3. わかりやすい名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. 注意： PAT は作成時にのみ表示されます。IBM watsonx Orchestrate を設定する際に使用するため、コピーして安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、IBM watsonx Orchestrate からリアルタイムの Sage 300 のデータ に接続し、Agent Development Kit（ADK）を通じて MCP ツールのインポートを開始する準備が整いました。


ステップ2：Sage 300 のデータで AI エージェントを構築

CData Connect AI で Sage 300 への接続が確立されたら、IBM watsonx Orchestrate で AI エージェントの構築を開始できます。このセクションでは、watsonx Orchestrate 内で接続を追加し、セキュアなアクセスのための認証を設定する方法を説明します。

2.1 IBM watsonx Orchestrate に Sage 300 接続を追加

このステップでは、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを IBM watsonx Orchestrate にリンクし、Agent Development Kit（ADK）を通じて Sage 300 への接続を管理します。 以下の手順に従って設定と認証を行います。

  1. IBM watsonx Orchestrate アカウントにログインします。
  2. ホーム画面で、左側のパネルにある三本線の Menu アイコンをクリックし、Manage セクションを展開して Connections を選択します。 IBM watsonx Orchestrate で Manage セクションを開く
  3. Add new connection をクリックします。 新しい接続の追加
  4. Define connection details で、後で識別できるようにユニークな Connection ID を入力します（例：mcp-cdata）。
  5. Display name に CData Connect AI MCP と入力し、Save and continue をクリックしてダイアログを確認します。 接続詳細の定義
  6. Configure draft connection で、Authentication type としてドロップダウンから Key-Value Pair を選択します。 認証タイプの選択
  7. Credential type までスクロールし、Team credentials ラジオボタンを選択します。
  8. 以下の詳細を入力します：
    1. Key： Authorization と入力します。
    2. Value： ステップ 1 で取得した CData Connect AI の登録メールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）をコロン（:）で区切り、先頭に Basic を付けて入力します。 例：Basic [email protected]:DVolmeSplUCJUdXVFdj
    認証情報の入力
  9. Connect をクリックして接続を正常に確立し、次に Next をクリックします。 ドラフト接続のテストと保存
  10. Configure live connection で、Paste draft configuration をクリックして設定をコピーします。 ライブ接続用のドラフト設定を貼り付け
  11. ドラフト接続と同じ認証情報設定を繰り返します（Team credentials と同じ Key-Value Pair）。
  12. Connect をクリックして検証し、次に Finish をクリックしてダイアログを確認し、接続セットアップを完了します。 ライブ接続セットアップの完了

2.2 ADK と必要なパッケージをインストール

CData Connect AI に Sage 300 への接続を追加したら、IBM watsonx Orchestrate Agent Development Kit（ADK）をインストールして接続を管理・テストします。

  1. Python 3.x と pip がまだインストールされていない場合はインストールします。
  2. ターミナルで以下のコマンドを実行してインストールを確認します：
    python --version および pip --version Python と pip のインストール確認
  3. プロジェクトディレクトリを作成し、以下のコマンドで ADK 用の Python 仮想環境をセットアップします：
    python -m venv venv
  4. 仮想環境をアクティベートします：
    Windows の場合：venv\Scripts\activate
    macOS または Linux の場合：source venv/bin/activate 仮想環境のアクティベート
  5. 環境をアクティベートした状態で、ADK をインストールします：
    pip install ibm-watsonx-orchestrate
  6. インストール後、以下を実行して ADK が動作していることを確認します：
    orchestrate --help
  7. すべてが正しくセットアップされていれば、以下のスクリーンショットのように利用可能な ADK CLI コマンドの一覧が表示されます。 ADK インストールの確認

2.3 ADK を IBM watsonx Orchestrate に接続

ADK がインストールされたので、IBM watsonx Orchestrate SaaS インスタンスに接続して、環境を管理し、CData Connect AI から MCP ツールをインポートできるようにします。

watsonx Orchestrate の API Key と Service Instance URL が必要です。以下の手順に従ってください：

  1. IBM watsonx Orchestrate インスタンスにログインします。
  2. 右上のプロファイルアイコンをクリックし、メニューを開いて Settings を選択します。 IBM watsonx Orchestrate で Settings ページを開く
  3. Settings ページで API details タブを開き、Generate API key をクリックします。 新しい API Key がポップアップで表示されます。後で確認できないため、コピーして安全に保管してください。
  4. Service Instance URL をコピーします。 Service Instance URL のコピー
  5. ターミナルに戻り、以下のコマンドを実行して ADK を IBM watsonx Orchestrate 環境に接続します：
    orchestrate env add -n <environment-name> -u <service-instance-url> --type mcsp --activate

    パラメータ 説明 例
    <environment-name> ADK 環境の名前 CData-Env
    <service-instance-url> インスタンス設定からコピーした IBM watsonx Orchestrate の Service Instance URL https://api.dl.watson-orchestrate.ibm.com/instances/20250605-1433-1621-306a-df42bcdd849c

    コマンド例： 
    
    orchestrate env add -n wxO-AWS -u
    https://api.dl.watson-orchestrate.ibm.com/instances/20250605-1433-1621-306a-df42bcdd849c --type mcsp --activate
  6. プロンプトが表示されたら、API Key をターミナルに貼り付けて Enter を押し、環境をアクティベートします。 完了すると、環境が作成・アクティベートされたことを示す確認メッセージが表示されます。 ADK で環境が正常にアクティベート

2.4 Connect AI MCP Server ツールキットを IBM watsonx Orchestrate にインポート

環境が接続・認証されたので、CData Connect AI のリモート MCP ツールキットを IBM watsonx Orchestrate にインポートできます。このステップにより、リアルタイムの Sage 300 ツールが登録され、エージェントが Agent Development Kit（ADK）を通じて直接使用できるようになります。

  1. 仮想環境をアクティベートした状態でターミナルまたはコマンドプロンプトに戻ります。
  2. 以下のコマンドを実行して CData Connect AI MCP ツールキットをインポートします： 

    
    orchestrate toolkits import --kind mcp --name cdata-mcp --description "CData Connect AI MCP Toolkit" --url "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/" --transport "streamable_http" --tools "getCatalogs,getSchemas,getTables,getColumns,queryData,getProcedures,getProcedureParameters,executeProcedure" --app-id "mcp-cdata"
  3. 必要に応じてパラメータを置き換えてください：
    パラメータ 説明 例
    --name インポートするツールキットの名前を指定します。 cdata-mcp
    --description ツールキットの短い説明。 "CData Connect AI MCP Toolkit"
    --url CData Connect AI MCP サーバーの URL。 https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/
    --transport MCP 接続に使用する通信プロトコル。 streamable_http
    --tools CData Connect AI MCP サーバーからインポートするツールのカンマ区切りリスト。
    以下の Connect AI MCP ツールは、リアルタイムの Sage 300 のデータ へのメタデータとクエリアクセスを提供します：
    • getCatalogs
    • getSchemas
    • getTables
    • getColumns
    • queryData
    • getProcedures
    • getProcedureParameters
    • executeProcedure
    		 "getCatalogs,getSchemas,getTables,getColumns,queryData,getProcedures,getProcedureParameters,executeProcedure"
    --app-id ステップ 2.1 で作成した接続名（例：mcp-cdata）。 mcp-cdata
  4. ADK は CData Connect AI MCP サーバーに接続し、利用可能なツールを検証してから IBM watsonx Orchestrate インスタンスにインポートします。 ツールスキーマの検証中に最大 30 秒かかる場合があります。
  5. インポートが完了したら、以下を実行してツールキットが利用可能であることを確認します：
    orchestrate toolkits list

これで CData Connect AI MCP ツールキットが IBM watsonx Orchestrate に正常にインポートされました。 エージェントはインポートした MCP ツールを使用して CData Connect AI 経由でリアルタイムの Sage 300 のデータ を呼び出せるようになりました。

IBM watsonx Orchestrate でインポートした MCP ツールキットの確認

2.5 IBM watsonx Orchestrate でエージェントを作成

これで、インポートした CData Connect AI MCP ツールを使用する AI エージェントを IBM watsonx Orchestrate で作成する準備が整いました。 このエージェントにより、Connect AI 統合を通じてリアルタイムの Sage 300 のデータ をクエリし対話できます。

以下の手順に従ってください：

  1. IBM watsonx Orchestrate Dashboard で、左側のパネルにある三本線の Menu アイコンをクリックし、Build セクションを展開して Agent Builder を選択します。 IBM watsonx Orchestrate で Agent Builder を開く
  2. Build agents and tools ページで、右上の Create agent ボタンをクリックします。 新しいエージェントの作成
  3. Create from scratch を選択し、任意の Name（例：CData Connect AI）を入力、短い Description を追加して Create をクリックします。 エージェントの命名と作成
  4. エージェントのメインページで、左側のパネルの Toolset をクリックし、次に Add tool ボタンをクリックします。 Toolset セクションを開く
  5. Add from file or MCP server を選択し、次に Import from MCP server を選択します。 MCP サーバーからツールを追加する選択 MCP サーバーからインポート
  6. 左上の Select MCP server ドロップダウンで、前のステップでインポートした MCP ツールキット（例：cdata-mcp）を選択します。 インポートした CData MCP ツールキットの選択
  7. 表示されているように、インポートしたすべての CData Connect AI MCP ツールをオンにし、Close をクリックして保存しダイアログを閉じます。 インポートした Connect AI MCP ツールを有効化
  8. これで、インポートした CData Connect AI ツールを有効にすることで、Sage 300 のデータ と IBM watsonx Orchestrate の接続が完了しました。 CData Connect AI と IBM watsonx Orchestrate の接続が正常に確立

エージェントは CData Connect AI MCP ツールを使用して IBM watsonx Orchestrate 内でリアルタイムの Sage 300 のデータ をクエリし処理する準備が整いました。 これで、ワークフローの構築、SQL ベースのクエリのテスト、Connect AI を通じたリアルタイムデータを使用したアクションの自動化を開始できます。



ステップ3：構築したエージェントをテストしてデプロイ

エージェントのセットアップが完了し、IBM watsonx Orchestrate のプレビューインターフェースで直接テストを開始できます。 このステップにより、CData Connect AI MCP 統合が正しく動作し、エージェントがリアルタイムの Sage 300 のデータ をクエリできることを確認します。

  1. エージェントの Preview チャットインターフェースで、List catalogs と入力して、接続された CData MCP サーバーから取得した利用可能なデータカタログを表示します。 CData Connect AI から利用可能なカタログを一覧表示
  2. 次に、より良いコンテキストのために Sage 300 カタログ名を含めてサンプルクエリを実行します。 例：Sage 300 カタログの最新スプリントのパフォーマンスを簡単に要約してください。 CData Connect AI からリアルタイムデータをクエリ（JIRA の例）

デプロイ前にエージェントをさらに微調整して、精度、使いやすさ、応答性を向上させることができます。 エージェントを強化する方法をいくつかご紹介します：

  • 自然言語のバリエーションを追加 - 同じリクエストの複数の言い回しをテストして、エージェントが類似の意図を一貫して理解することを確認します。
  • エージェントの説明と動作を改善 - Agent Builder の Description と Behavior フィールドを更新して、より明確なタスクコンテキストと応答を実現します。
  • より多くの MCP ツールまたは接続を組み合わせ - 他の CData MCP ツールキットやデータソースをインポートして、マルチソースワークフローを有効にします。
  • フィルタリング、要約、ドリルダウンをテスト - Preview でさまざまなクエリを実行して、精度とパフォーマンスを検証します。

準備ができたら、上部の Deploy ボタンをクリックしてエージェントをデプロイし、チームと共有してすべてのユーザーがアクセスできるようにします。

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