【MCP Server】LangChain からSAP Ariba Source のデータに連携しよう！

加藤龍彦
デジタルマーケティング

LangChain とCData Connect AI MCP Server で SAP Ariba Source へのリアルタイムアクセスを実現。自然言語クエリでデータ探索できる AI ワークフローを構築する方法をご紹介します。

LangChain は、開発者やデータエンジニア、AI 実践者が LLM、ツール、API、データコネクタを組み合わせて AI 活用アプリケーションやワークフローを構築するためのフレームワークです。LangChain と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合することで、ワークフローからライブの SAP Ariba Source にリアルタイムで簡単にアクセスして対話できるようになります。

CData Connect AI は、SAP Ariba Source 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 Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと SAP Ariba Sourceの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応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に、エージェントから SAP Ariba Source のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に SAP Ariba Source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SAP Ariba Source のデータを迅速に取得できます。

この記事では、CData Connect AI での SAP Ariba Source 接続の設定、LangChain への MCP サーバーの登録、そして SAP Ariba Source をリアルタイムでクエリするワークフロー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（LangChain および LangGraph 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

ステップ 1：LangChain 用の SAP Ariba Source 接続を設定する

それでは早速、LangChain から SAP Ariba Source 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 SAP Ariba Source 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 LangChain に公開されます。

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

利用可能なデータソースから「SAP Ariba Source」を選択します

SAP Ariba Source に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
それでは、SAP Ariba Source に接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- API：CData 製品にSAP Ariba データを取得させたいAPI を指定してください。ビジネスロールに基づき、Supplier、Sourcing Project Management、またはContract API を選択します（可能な値は、SupplierDataAPIWithPaginationV4、SourcingProjectManagementAPIV2、または ContractAPIV1 です）
- DataCenter：アカウントのデータがホストされているデータセンター
- Realm：アクセスしたいサイト名
- Environment：テスト環境、または本番環境のいずれかを指定してください。（可能な値は、TEST またはPRODUCTION）
Supplier Data API またはContract API に接続する場合は、さらに以下のプロパティも設定してください。
- User：API 呼び出しを行うユーザーのId
- PasswordAdapter：認証するUser に関連付けられたパスワード
Supplier API に接続している場合は、ProjectId をデータを取得したいソーシングプロジェクトのId に設定してください。

OAuth 認証

続いて、接続プロパティを設定した後、認証のためにOAuth 接続を設定する必要があります。
- AuthScheme をOAuthClient に設定します
- サービスにアプリケーションを登録し、APIKey、OAuthClientId、およびOAuthClientSecret を取得する必要があります
OAuth アプリケーションの作成について、詳しくはヘルプドキュメントをご確認ください。

OAuth の自動リフレッシュ

以下のプロパティを設定して、接続してみましょう。
- APIKey：アプリケーション設定のApplication key
- OAuthClientId：アプリケーション設定のOAuth Client Id
- OAuthClientSecret：アプリケーション設定のOAuth Secret
接続すると、CData 製品が自動でOAuth プロセスを完了します。
1. CData 製品がSAP Ariba からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします
2. CData 製品がアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします
3. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に基づいてメモリに保存されます
「Create & Test」をクリックします
認証が完了したら、SAP Ariba Source 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

LangChain 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。

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

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 SAP Ariba Source 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LangChain から CData MCP サーバーを通じて SAP Ariba Source に接続する準備が整いました。

注：Connect AI の「Integrations」セクションの「LangChain」から PAT を生成することもできます。「Connect」→「 Create PAT」をクリックするだけで生成できます。

ステップ 2：LangChain で MCP サーバーに接続する

続いて、LangChain をCData Connect AI のリモートMCP サーバーに接続していきましょう。推論に OpenAI（ChatGPT）を使用するには、MCP サーバー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、LangChain 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。

LangChain MCP 用のフォルダを作成します
フォルダ内にconfig.py と langchain.py の2つの Python ファイルを作成します。
config.py で、MCP サーバーの認証と URL を定義する Config クラスを作成します。Base64 エンコードされた CData Connect AI のユーザー名と PAT（前提条件で取得したもの）を指定する必要があります。
```
 
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。

langchain.py で、MCP サーバーと MCP クライアントを設定して、ツールとプロンプトを呼び出します：

 
""" 
LangChain 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、ツールの取得、フィルタリング、LLM を使用したエージェントベースの推論を実行します。
""" 

import asyncio 
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient 
from langchain_openai import ChatOpenAI 
from langgraph.prebuilt import create_react_agent 
from config import Config 

async def main(): 
    # 1 つ以上のサーバー URL で MCP クライアントを初期化
    mcp_client = MultiServerMCPClient( 
        connections={ 
            "default": {  # お好きな名前でOKです
                "transport": "streamable_http", 
                "url": Config.MCP_BASE_URL, 
                "headers": {"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"}, 
            } 
        } 
    ) 

    # サーバーによって公開されているリモート MCP ツールを読み込む
    all_mcp_tools = await mcp_client.get_tools() 
    print("検出された MCP ツール:", [tool.name for tool in all_mcp_tools]) 

    # ReAct スタイルのエージェントを作成して実行
    llm = ChatOpenAI( 
        model="gpt-4o",  
        temperature=0.2, 
        api_key="YOUR_OPEN_API_KEY"  # ここに OpenAI API キーを使用します（https://platform.openai.com/ で確認できます）
    ) 

    agent = create_react_agent(llm, all_mcp_tools) 

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じてプロンプトを変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}") 

    # エージェントに MCP ツールを使用するように求めるプロンプトを送信
    response = await agent.ainvoke( 
        {"messages": [{"role": "user", "content": (user_prompt),}]} 
    ) 

    # エージェントの最終応答を出力
    final_msg = response["messages"][-1].content 
    print("エージェントの最終応答:", final_msg) 

if __name__ == "__main__": 
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LangChain と LangGraph パッケージをインストールする

それでは、LangChain を CData Connect AI MCP と組み合わせて使用し、推論に OpenAI を統合するために必要な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 langchain-mcp-adapters langchain-openai langgraph

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

インストールが完了したら、
```
python langchain.py
```
を実行してスクリプトを実行します
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
プロンプトを入力します（例：「SAP Ariba Source で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
それに応じて、エージェントが結果を返します

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いかがでしたか？LangChain から SAP Ariba Source へのデータ接続が簡単に完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14 日間の無償トライアルで AI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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