CData Connect AI MCP Server を使って GenSpark と Salesforce のデータを接続
GenSpark は、リアルタイムデータを活用したインテリジェントな会話型 AI エクスペリエンスを構築したい開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。柔軟なツールとエージェント機能により、LLM の連携、複雑なワークフローの自動化、ユーザーの意図に適応するインタラクティブなアプリケーションの構築が容易になります。しかし、AI とのやり取りでローカルコンテキストや事前定義された API を超えるデータが必要になると、多くの実装ではカスタムミドルウェア、手動連携、またはスケジュールされた ETL パイプラインに頼ってローカルストアに情報を同期することになります。これにより、不要な複雑さが生じ、メンテナンスの負担が増加し、レスポンス時間が遅くなり、GenSpark エージェントが提供できるリアルタイムインテリジェンスが制限されてしまいます。
CData Connect AI は、300 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのリアルタイムでセキュアな接続を提供することで、これらの障壁を解消します。CData Connect AI のリモート Model Context Protocol(MCP)Server を通じて、GenSpark エージェントはレプリケーションやカスタム連携コードなしで、リアルタイムのエンタープライズデータをクエリ、読み取り、操作できます。その結果、根拠のある正確なレスポンス、高速な推論、そして自動化されたクロスシステムの意思決定が実現します。しかも、より強力なガバナンスと少ない可動部品で実現できます。
このガイドでは、CData Connect AI MCP 接続の設定、GenSpark への MCP Server の登録、そして GenSpark エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータとシームレスに連携できるようにする手順を説明します。
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
前提条件
開始する前に、以下を用意してください。
- CData Connect AI アカウント
- GenSpark へのアクセス
- Salesforce へのアクセス
認証情報チェックリスト
接続に必要な認証情報を用意してください。
- USERNAME:CData ログインメールアドレス
- PAT:Connect AI で Settings に移動し、Access Tokens をクリック(コピーは一度のみ可能)
- MCP_BASE_URL:https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
Step 1: GenSpark 向けに Salesforce の接続を設定
GenSpark から Salesforce への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark 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。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルから「Salesforce」を選択します。
-
Salesforce への接続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 をクリックします。
-
Add Salesforce 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。
Personal Access Token の追加
Personal Access Token(PAT)は、GenSpark から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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 ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
-
PAT に名前を付けて Create をクリックします。
- Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。
接続の設定と PAT の生成が完了したら、GenSpark から Salesforce のデータ に接続する準備が整いました。
Step 2: GenSpark で MCP Server を設定
- GenSpark にログインします。
- チャットインターフェースの下にある Tools アイコンをクリックします。
- Add new MCP server を選択します。
サーバー設定を入力します。
注意:Basic 認証を使用します。Connect AI のメールアドレス(例:[email protected])と先ほど生成した PAT(例:AbC123...xYz890)をコロン(:)で結合して Authorization ヘッダーに設定します。
フィールド 値 Name CData MCP Server(または任意の名前) Server Type SteamableHttp Server URL https://mcp.cloud.cdata.com/mcp Request Header {"Authorization": "Basic [email protected]:AbC123...xYz890"} - Add Server をクリックします。
追加が完了すると、GenSpark は Connect AI ワークスペースで公開されているすべての MCP ツールを自動的に読み込みます。
Step 3: GenSpark でデータをクエリ
GenSpark チャットインターフェースで以下のようなプロンプトを入力します。
List the tools present in CData Connect AI MCP Server.
GenSpark と CData でリアルタイムのデータ対応エージェントを構築
GenSpark と CData Connect AI を組み合わせることで、ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックなしで、エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータに安全にアクセスし、リアルタイムの認識に基づいて動作するインテリジェントな AI 駆動ワークフローが実現します。この効率的なアプローチにより、より強力なガバナンス、運用コストの削減、AI ツールからのより高速で根拠のあるレスポンスが得られます。
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