CData Connect AI を使用して Azure AI Foundry から Salesforce のデータ と会話

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Azure AI Foundry エージェントからSalesforce のデータに対してセキュアに質問への回答やアクションを実行できるようにします。

Azure AI Foundry は、AI アプリケーションとエージェントの構築、デプロイ、管理のための Microsoft の包括的なプラットフォームです。タスクの自動化、質問への回答、さまざまなビジネスプロセスの支援が可能なインテリジェントエージェントを作成するための統合環境を提供します。CData Connect AI のリモート MCP と組み合わせることで、Azure AI Foundry を活用してリアルタイムのSalesforce のデータと対話できます。この記事では、Connect AI のリモート MCP を使用して Salesforce に接続し、Azure AI Foundry でSalesforce のデータと対話するエージェントを作成するプロセスを説明します。

CData Connect AI は、Salesforce のデータ に接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI のリモート MCP サーバーにより、Azure AI Foundry と Salesforce の間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブにサポートされたデータベースへのデータレプリケーションを必要とせず、Azure AI Foundry エージェントを使用してSalesforce のデータに質問したりアクションを実行したりできます。最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルターや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Salesforce へ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたSalesforce のデータを迅速に取得できます。

この記事では、Azure AI Foundry でエージェントを構築し、データと会話形式で探索（またはVibe Query）する方法を説明します。接続の原則は、どの Azure AI Foundry エージェントにも適用できます。Connect AI を使用すると、リアルタイムのSalesforce のデータに加えて、何百もの他のソースにアクセスできる AI エージェントを構築できます。

Salesforce データ連携について

CData を使用すれば、Salesforce 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：

  • カスタムエンティティやフィールドにアクセスでき、Salesforce ユーザーは Salesforce のすべてにアクセスできます。
  • アトミックおよびバッチ更新操作を作成できます。
  • Salesforce データの読み取り、書き込み、更新、削除ができます。
  • SOAP API バージョン 30.0 のサポートにより、最新の Salesforce 機能を活用できます。
  • SOQL サポートによる複雑なクエリの Salesforce サーバーへのプッシュダウンにより、パフォーマンスの向上を実現できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、ジョブの作成・取得・中止・削除、添付ファイルやドキュメントのアップロード・ダウンロードなどのアクションを実行できます。

ユーザーは、Salesforce データを以下と頻繁に統合しています：

  • 他の ERP、マーケティングオートメーション、HCM など。
  • Power BI、Tableau、Looker などのお気に入りのデータツール。
  • データベースやデータウェアハウス。

CData ソリューションが Salesforce とどのように連携するかについての詳細は、Salesforce 統合ページをご覧ください。


はじめに


ステップ 1：Azure AI Foundry リソースを作成

Salesforce のデータ に接続する前に、Azure ポータルで Azure AI Foundry リソースを作成する必要があります。

  1. Azure Portal にログイン。
  2. Create a resource をクリックし、Microsoft Foundry を検索。
  3. Create をクリックしてリソース作成ウィザードを開始。
  4. Basics タブで：
    • Resource group を選択または作成
    • Foundry リソースの Name を入力
    • Project name を入力
    • Next をクリック
  5. 組織の要件に応じて、Storage、Network、Identity、Encryption、Tags タブを設定し、各セクションの後に Next をクリック。
  6. Review + submit タブで設定を確認し、Create をクリック。
  7. リソースが作成されたら、Go to resource をクリック。
  8. Go to Foundry portal をクリックして Azure AI Foundry ポータルにアクセス。

ステップ 2：Azure AI Foundry 用の Salesforce 接続を設定

Azure AI Foundry から Salesforce への接続は、CData Connect AI のリモート MCP によって実現されます。Azure AI Foundry からSalesforce のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Salesforce 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Connections をクリック、次に Add Connection をクリック
  2. Add Connection パネルから「Salesforce」を選択
  3. Salesforce に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Salesforce 接続プロパティの設定方法

    埋め込みOAuth（UI でのログイン）による接続設定

    それでは、Salesforce への接続について説明していきましょう。最も簡単な方法として、Salesforce にログインする際と同様にUI 上からログインするだけで接続設定が完了します（埋め込みOAuth）。この方法をご利用になる場合は、「Salesforce への接続」をクリックしてください。

    標準認証の設定

    埋め込みOAuth 以外の方法を利用する場合、以下の3つの認証方式をご利用いただけます。標準的な認証方式では、以下の情報が必要となります。

    • ユーザー名
    • パスワード
    • セキュリティトークン

    セキュリティトークンの取得方法については、セキュリティトークン取得手順をご確認ください。

    OAuth 認証の設定

    ユーザー名とパスワードによる認証がご利用いただけない（避けたい）場合は、OAuth 認証をお使いいただけます。

    SSO（シングルサインオン）の設定

    最後に、IDプロバイダー経由でのシングルサインオンをご利用になる場合は、以下のプロパティを設定してください。

    • SSOProperties
    • SSOLoginUrl
    • TokenUrl

    より詳細な設定手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご確認ください。

    Save & Test をクリック
  4. Add Salesforce Connection ページで 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 を追加

Personal Access Token（PAT）は、Azure AI Foundry から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスの粒度を維持するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. 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。
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリック。
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Azure AI Foundry からSalesforce のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 3：Azure AI Foundry で AI エージェントを作成

以下の手順に従って、AI エージェントを作成し、CData Connect AI に接続します：

  1. Azure AI Foundry ポータルで、New Foundry をクリックして新しいプロジェクトを作成。

  2. Start building をクリックし、Create agent を選択。

  3. エージェントの Name を入力。

  4. Setup セクションで：

    • 希望の AI model を選択
    • エージェントの動作に関する Instructions を設定

ステップ 4：CData Connect AI MCP ツールを追加

次に、CData Connect AI MCP Server をエージェントのカスタムツールとして追加します：

  1. エージェントセットアップで、Tools セクションに移動し、Add をクリック。

  2. ツールオプションから Custom を選択。

  3. Model Context Protocol を選択し、Create をクリック。

  4. MCP ツールの Name を入力（例：「CData Connect AI MCP Server」）。

  5. Remote MCP Server endpoint フィールドに次を入力：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/

  6. Authentication で Key-based を選択。

  7. 認証情報を設定：

    • Header name：Authorization
    • Value：Basic EMAIL:PAT（EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、PAT を先ほど作成した Personal Access Token に置き換え）
    例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

  8. Connect をクリックして CData Connect AI への接続を確立。

オプション：エージェントにコンテキストを提供

MCP Server ツールの使用に関する具体的な指示を提供することで、エージェントの理解を向上させることができます。エージェントの Instructions セクションに、以下のようなガイダンスを追加できます： 

You are an expert at using the MCP Client tool connected to the CData Connect AI MCP Server. Always search thoroughly and use the most relevant MCP Client tool for each query. Below are the available tools and a description of each:

queryData: Execute SQL queries against connected data sources and retrieve results. When you use the queryData tool, ensure you use the following format for the table name: catalog.schema.tableName
getCatalogs: Retrieve a list of available connections from CData Connect AI. The connection names should be used as catalog names in other tools and in any queries to CData Connect AI. Use the `getSchemas` tool to get a list of available schemas for a specific catalog.
getSchemas: Retrieve a list of available database schemas from CData Connect AI for a specific catalog. Use the `getTables` tool to get a list of available tables for a specific catalog and schema.
getTables: Retrieve a list of available database tables from CData Connect AI for a specific catalog and schema. Use the `getColumns` tool to get a list of available columns for a specific table.
getColumns: Retrieve a list of available database columns from CData Connect AI for a specific catalog, schema, and table.
getProcedures: Retrieve a list of stored procedures from CData Connect AI for a specific catalog and schema
getProcedureParameters: Retrieve a list of stored procedure parameters from CData Connect AI for a specific catalog, schema, and procedure.
executeProcedure: Execute stored procedures with parameters against connected data sources

ステップ 5：Salesforce のデータ とチャット

エージェントを設定し、CData Connect AI に接続したら、自然言語を使用してSalesforce のデータと対話できます：

  1. Azure AI Foundry ポータルで、エージェントの Chat with data セクションに移動。

  2. Salesforce のデータについて質問を開始。例：

    • 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
    • 「最もパフォーマンスの高い製品は何ですか？」
    • 「Q4 の売上トレンドを分析して」
    • 「すべてのアクティブなプロジェクトと現在のステータスをリストして」

  3. エージェントは CData Connect AI MCP Server を使用してリアルタイムのSalesforce のデータをクエリし、ライブデータに基づいた回答を提供します。

ステップ 6：エージェントを公開

エージェントの設定とテストに満足したら、Publish をクリックして、組織で使用できるようにエージェントを公開します。

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