【MCP Server】Mistral AI からSage 300 のデータに連携しよう!
Mistral AI は、エンタープライズグレードのオープンソースおよび商用大規模言語モデル(LLM)を構築するフロンティアAI 企業です。Mistral を使えば、オンプレミス、クラウド、エッジなど、あらゆる場所でエージェントのトレーニング、ファインチューニング、デプロイが可能で、データの完全なコントロールを維持できます。エージェント対応プラットフォームは、多言語・マルチモーダル AI を実現し、メモリや拡張コンテキスト処理をサポートしながら、安全に検索、作成、コーディング、自動化、コラボレーションができます。
CData Connect AI は、Sage 300を含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、Mistral AIにSage 300の認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。
この記事では、Mistral AI の Le Chat(Mistral のカスタマイズ可能な会話型チャットボット)と CData Connect AI を使用して、Sage 300 に接続していきます。Mistral AI のワークフロー内でライブの Sage 300 と直接やり取りでき、クエリの実行やタスクの自動化を安全に行えるようになります。
セットアップはわずか数分で完了し、接続が完了すればSage 300 のリアルタイムデータとインテリジェントに会話できる独自のチャットボットエージェントが完成します。
それでは、早速始めていきましょう。
前提条件
- Mistral AI アカウント(サインアップまたはログインはこちら)
- CData Connect AI アカウント(サインアップまたはログインはこちら)
- 有効な認証情報を持つアクティブな Sage 300 アカウント
概要
実施する手順の概要を確認しておきましょう。
- 接続:CData Connect AI で認証情報を使用してSage 300 への接続を追加します。
- 設定:Mistral AI のLe Chat でカスタム MCP 接続を作成し、CData Connect AI の Sage 300 接続を指定します。
- クエリ:Mistral AI ワークフロー内でライブの Sage 300 データとやり取りし、自然言語を使用してクエリを実行したりアクションを実行したりします。
ステップ1:Mistral 用の Sage 300 接続を設定する
Mistral AI から Sage 300 への接続は、CData Connect AI のリモートMCP で実現します。Mistral から Sage 300 とやり取りするために、まず CData Connect AI で Sage 300 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「Sage 300」を選択します。
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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。
- 「Create & Test」をクリックします。
-
「Add Sage 300 Connection」ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
パーソナルアクセストークンの追加
パーソナルアクセストークン(PAT)は、Mistral AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別の 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 ページを開きます。
- Settings ページの 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。
- ※PAT は作成時にのみ表示されますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。
これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。Mistral AI ワークフローから Sage 300 に接続する準備が整いました。
ステップ 2:Mistral Le Chat でMCP コネクタを設定する
CData Connect AI で Sage 300 接続とPAT を作成できたので、次は Mistral Le Chat 内でカスタム MCP コネクタを設定していきましょう。
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Le Chat にログインします。
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左側のメニューからIntelligence をクリックし、Connectors を選択します。Add Connector をクリックします。
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ダイアログでCustom MCP Connector を選択し、以下の詳細を入力します。
- Connector Name:例:CData_Remote_MCP
- Connector Server:https://mcp.cloud.cdata.com/mcp(Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています)
- Authentication Method:API Token Authentication
- Header Name:Authorization
- Header Type:Basic
- Header Value:[email protected]:YourPAT(「[email protected]」を CData Connect AI のメールアドレスに、「YourPAT」を先ほど作成した PAT に置き換えてください。上記の形式で指定します)
- Connect をクリックして接続を確立します。
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Connections セクションの下部までスクロールして、MCP 接続が正常に確立されたことを確認します。
これで、Mistral Le Chat がCData Remote MCP Server を通じてSage 300 にリアルタイムでクエリをセキュアに連携できるようになりました。
ステップ 3:Mistral AI からSage 300 データをリアルタイムでクエリする
Le Chat でMCP コネクタの設定が完了したので、会話の中でSage 300 のデータを直接クエリできるようになりました。
- Le Chat で、左側のメニューの Chats をクリックして新しいチャットを開始します。
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Enable Tools ボタンをクリックして MCP コネクタを有効化します。
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Get Catalogs や Get Tables などのディスカバリークエリを実行して、CData Connect AI を通じて接続されている利用可能なデータソースとスキーマを確認してみましょう。
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簡単なクエリを実行して接続をテストしてみてください。例えば:
「業種別の商談成約率を比較して」
これで完了です!Mistral Le Chat 内でSage 300 と会話形式でやり取りできるようになりました。
CData Connect AI で複雑な AI エージェントを構築する
統合が完了したら、シンプルなクエリを超えて、複数ステップの AI エージェントを構築できます。これらのエージェントは、Mistral AI の推論機能と CData Connect AI を通じたエンタープライズデータへの安全なリアルタイムアクセスを組み合わせることで、売上予測、サポートトリアージ、顧客トレンド分析など、さまざまなワークフローを実現できます。
CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート
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