Grok を使って CData Connect AI 経由で SAP Netweaver Gateway のデータと対話する

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Grok AI が SAP Netweaver Gateway のデータ に対して安全に質問やアクションを実行できるようにします。

Grok AI は、xAI が開発した大規模言語モデルです。 リアルタイムの推論やツール呼び出し、エージェントワークフローに対応しており、 ライブデータをもとに推論し、ツールを動的に検出してインテリジェントなアクションを実行する AI エージェントを構築できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースを Grok AI と連携させるための、セキュアなクラウド間インターフェースを提供します。 Connect AI を使用すると、リアルタイムの SAP Netweaver Gateway のデータ をレプリケーションなしでリモート MCP エンドポイント経由で公開できるため、Grok AI エージェントがガバナンスされたエンタープライズデータに対してリアルタイムでセキュアにクエリや分析を実行できます。

Step 1: CData Connect AI で SAP Netweaver Gateway を設定

Grok からリアルタイムの SAP Netweaver Gateway のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AI で SAP Netweaver Gateway 接続を作成します。 この接続は CData Remote MCP Server 経由で公開されます。

  1. 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。 接続の追加
  2. Add Connection パネルから「SAP Netweaver Gateway」を選択します。 データソースの選択
  3. 必要な認証プロパティを入力します。

    SAP Gateway 接続プロパティの取得・設定方法

    SAP Gateway のテーブルにアクセスするには、次の接続プロパティを設定します。

    • URL = お使いの環境のURL、またはサービスの完全URL。例えば、完全URL は次のようになります：https://sapes5.sapdevcenter.com/sap/opu/odata/IWBEP/GWSAMPLE_BASIC/。この例では、環境URL は次のようになります：https://sapes5.sapdevcenter.com。CustomUrlParams プロパティを使用して、追加プロパティを追加します。
    • Namespace = 適切なService Namespace。先ほどの例では、IWBEP が名前空間です。サービスへの完全URL が指定されている場合は任意です。
    • Service = データを取得するサービス。先ほどの例では、サービスはGWSAMPLE_BASIC です。完全URL が指定されている場合は必須ではありません。
    • CustomUrlParams = HTTP リクエストに含まれる必要のある追加プロパティ；例えばsap-client=001&sap-language=EN。

    SAP Gateway への認証

    SAP Gateway はBasic 認証、OAuth 2.0 認証、SAP BTP Destination 認証に対応しています。

    Basic 認証

    Basic 認証を有効にするには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme = Basic。
    • User = SAP Gateway へのログインに使用するユーザー名。
    • Password = SAP Gateway へのログインに使用するパスワード。

    上記のプロパティを設定したら、接続の準備は完了です。本製品への接続には、お使いの認証情報を使用してください。

    他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。

    接続プロパティの設定 Create & Test をクリックします。
  4. Permissions タブを開き、ユーザーアクセスを設定します。 権限の設定

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Agno から CData Connect AI への MCP リクエストを認証するために使用されます。

  1. Settings を開き、Access Tokens に移動します。
  2. Create PAT をクリックします。
  3. 生成されたトークンを安全に保存します。 PAT の作成

Step 2: 必要な依存関係のインストール

Remote MCP Tools を使うと、Grok を外部の MCP（Model Context Protocol）サーバーに接続して、サードパーティや独自実装のカスタムツールで機能を拡張できます。サーバー URL とオプション設定を指定するだけで、xAI が MCP サーバーへの接続とやり取りを代行してくれます。

ターミナルを開き、pip を使って MCP 連携に必要な依存関係をインストールします。

	pip install xai-sdk==1.4.0

xai-sdk（v1.4.0）は Remote MCP Tools を有効にします。また、python-dotenv は環境変数を安全に読み込むために使用します。

	pip install python-dotenv

Step 3: xAI API キーの生成

  1. xAI アカウントを作成するか、ログインします。
  2. xAI API コンソールを開きます。
  3. API Keys に移動します。
    4. API Keys をクリック
  4. create API key をクリックします。
    5. create API key を選択

API キーを生成したら、安全な場所に保存してください。ターミナルで環境変数としてエクスポートするか、 .env ファイルに保存する方法がおすすめです。

Step 4: CData Connect AI に接続

Grok クライアントを初期化し、CData Connect AI への MCP 接続を設定します。以下のコードでは、セキュアな接続を確立し、データソースに対して自然言語クエリを送信します。 

import os

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user
from xai_sdk.tools import mcp

client = Client(api_key="Your_xAI-API_KEY")
chat = client.chat.create(
	model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
	tools=[
		mcp(
			server_url="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
			extra_headers={"Authorization": "Basic Username:PAT"} #Base64 Encoded Username:PAT
		)
		],
	include=["verbose_streaming"],
)

chat.append(user("List the top two catalogs for me please"))

is_thinking = True
for response, chunk in chat.stream():
	# View the server-side tool calls as they are being made in real-time
	for tool_call in chunk.tool_calls:
		print(f"
Calling tool: {tool_call.function.name} with arguments: {tool_call.function.arguments}")
	if response.usage.reasoning_tokens and is_thinking:
		print(f"
Thinking... ({response.usage.reasoning_tokens} tokens)", end="", flush=True)
	if chunk.content and is_thinking:
		print("

Final Response:")
		is_thinking = False
	if chunk.content and not is_thinking:
		print(chunk.content, end="", flush=True)

print("

Usage:")
print(response.usage)
print(response.server_side_tool_usage)
print("

Server Side Tool Calls:")
print(response.tool_calls)

このコードでは、Grok AI クライアントを初期化し、Basic 認証を使って MCP 経由で CData Connect AI に接続して、レスポンスをリアルタイムでストリーミングします。エージェントは利用可能なツールを自動的に検出し、ライブデータにクエリを実行して、ツール呼び出しと最終結果の両方を表示します。

スクリプトを実行して、Grok が接続先のデータソースにクエリを実行する様子を確認してみましょう。

クエリ結果

以下の出力は、Grok が CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、接続先のデータソースからリアルタイムのデータを返す様子を示しています。

実行結果

これで、Grok AI を通じて自然言語でライブデータにクエリを実行できるようになりました。

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