【MCP Server】LlamaIndex からSalesforce のデータに連携しよう！

LlamaIndex は、LLM アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。エージェントや RAG パイプライン、外部データをもとに推論する構造化ワークフローなどを開発できます。LlamaIndex と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合すれば、カスタムコネクタを書くことなく、エージェントがライブの Salesforce のデータ をネイティブツールとして検出・クエリできるようになります。

CData Connect AI は、Salesforce をはじめとするさまざまなデータソースに接続できる、セキュアでローコードな環境を提供します。複雑な ETL を必要とせず、リアルタイムデータを使ったビジネスアプリケーション間のシームレスな自動化を実現します。

この記事では、CData Connect AI での Salesforce 接続の設定、LlamaIndex への MCP サーバーの登録、そして Salesforce のデータ をリアルタイムでクエリする ReAct エージェントの構築方法をご紹介します。

前提条件

• CData Connect AI のアカウント
• Python バージョン 3.10 以上（LlamaIndex パッケージをインストールするため）
• OpenAI API キーを生成して保存
• システムに Visual Studio Code をインストール

はじめに

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ステップ 1：LlamaIndex 用の Salesforce 接続を設定する

それでは早速、LlamaIndex から Salesforce にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で Salesforce 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LlamaIndex に公開されます。

1. 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

2. 利用可能なデータソースから「Salesforce」を選択します

3. Salesforce に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

   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

   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

   多要素認証（MFA）

   Salesforce 組織で MFA の強制が有効になっている場合は、MFACode に認証アプリ（Salesforce Authenticator や Google Authenticator など）で生成されたワンタイムパスコード（TOTP）を設定してください。MFACode は OAuth 認証・ログイン認証の両方に対応しています。

   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。

   
4. 「Save & Test」をクリックします
5. 認証が完了したら、Salesforce 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じてユーザーベースの権限を設定します

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

LlamaIndex は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
2. 「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
3. トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します

4. トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで Salesforce 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LlamaIndex から CData MCP サーバーを通じて Salesforce のデータ に接続する準備が整いました。

ステップ 2：LlamaIndex で MCP サーバーに接続する

続いて、LlamaIndex を CData Connect AI のリモート MCP サーバーに接続し、推論に OpenAI を使用していきましょう。MCP サーバーのエンドポイントと認証情報を

config.py

ファイルで設定します。これらを設定することで、LlamaIndex の MCP ツールスペックが MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

1. LlamaIndex MCP プロジェクト用のフォルダを作成します
2. フォルダ内に

   config.py

   と

   llamaindex_agent.py

   の2つの Python ファイルを作成します

3. config.py

   で、MCP サーバーの URL と、Base64 エンコードされた CData Connect AI のメールアドレスおよび PAT（前提条件で取得したもの）を定義します。

   class Config:
   
         MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL
         MCP_AUTH     = "base64encoded(EMAIL:PAT)"          # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT
   

   注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

4. llamaindex_agent.py

   で、MCP ツールスペックと ReAct エージェントを設定します：

   """
   LlamaIndex ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
   このスクリプトは、MCP ツールを検出して LlamaIndex ツールとしてラップし、
   OpenAI による推論で駆動されるエージェントループを実行します。
   """
   
   import asyncio
   from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec
   from llama_index.core.agent.workflow import ReActAgent
   from llama_index.llms.openai import OpenAI
   from config import Config
   
   async def main():
   
       # Connect AI を指す MCP クライアントを初期化
       mcp_client = BasicMCPClient(
           Config.MCP_BASE_URL,
           headers={"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"},
       )
   
       # MCP サーバーが公開するツール（getCatalogs、queryData など）を検出
       tool_spec = McpToolSpec(client=mcp_client)
       tools = await tool_spec.to_tool_list_async()
       print("検出された MCP ツール:", [t.metadata.name for t in tools])
   
       # ReAct ループを駆動する LLM を設定
       llm = OpenAI(
           model="gpt-4o",
           temperature=0.2,
           api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",  # https://platform.openai.com/
       )
   
       # MCP ツールを使用するエージェントを構築
       agent = ReActAgent(tools=tools, llm=llm)
   
       user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じて変更してください
       print(f"
   ユーザープロンプト: {user_prompt}")
   
       response = await agent.run(user_prompt)
   
       print("エージェントの最終応答:", response)
   
   if __name__ == "__main__":
       asyncio.run(main())
   

ステップ 3：LlamaIndex パッケージをインストールする

このワークフローでは LlamaIndex を CData Connect AI MCP サーバーおよび推論用の OpenAI と組み合わせて使用するため、必要な Python パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。

pip install llama-index llama-index-tools-mcp llama-index-llms-openai

ステップ 4：LlamaIndex を使用して Salesforce にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

1. インストールが完了したら、

   python llamaindex_agent.py

   を実行してスクリプトを実行します
2. スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
3. プロンプトを入力します（例：「Salesforce で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
4. エージェントは利用可能なツールをもとに推論し、Salesforce に対して

   queryData

   を呼び出して、その結果を返します

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