Agno を使って CData Connect AI 経由で SAP SuccessFactors 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、Agno エージェントが SAP SuccessFactors 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。

Agno は、ツールを使って推論・計画・アクションを実行する AI エージェントを構築するための、開発者向け Python フレームワークです。 Agno はクリーンでコード駆動型のアーキテクチャを重視しており、エージェントランタイムを開発者が完全に制御できます。

CData Connect AI は、300 以上のエンタープライズデータソースを AI システム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 SuccessFactors 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ます。

このガイドでは、Agno Python SDK を使用して本番環境対応の Agno エージェントを構築します。 エージェントは streamable HTTP を使用して MCP 経由で CData Connect AI に接続し、利用可能なツールを動的に検出して、 リアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリを実行します。

前提条件

  1. Python 3.9 以上
  2. CData Connect AI アカウント – こちらからサインアップまたはログイン
  3. 有効な認証情報を持つ SAP SuccessFactors アカウント
  4. LLM API キー（例：OpenAI）

概要

プロセスの概要は以下のとおりです。

  1. 接続：CData Connect AI で SAP SuccessFactors 接続を設定します。
  2. 検出：MCP を使用して CData Connect AI が公開するツールを動的に取得します。
  3. クエリ：MCP ツールを Agno 関数としてラップし、リアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリを実行します。

Step 1: CData Connect AI で SAP SuccessFactors を設定

Agno からリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AI で SAP SuccessFactors 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。
  2. Add Connection パネルから「SAP SuccessFactors」を選択します。
  3. 必要な認証プロパティを入力します。

    SAP SuccessFactorsへの接続

    それでは、SAP SuccessFactors に接続していきましょう。CData 製品は、デフォルトで有効になっているOData API を介してSAP SuccessFactors と通信します。追加の権限が必要な場合は、SAP サポートサイトをご確認ください。

    認証方法として、Azure AD 認証、SAP IAS 認証、OAuth 認証（推奨）、Basic 認証（非推奨）のいずれかを使用してSAP SuccessFactors に認証できます。

    必要な接続プロパティ

    選択したAuthScheme に関わらず、SAP SuccessFactors 環境を識別するために以下の接続プロパティを設定しましょう。

    • URL：SuccessFactors をホストするサーバーのURL
    • CompanyId：SAP SuccessFactors テナントに割り当てられた一意の識別子。この値はAPI 認証に必要で、組織固有のものです

    OAuth 認証

    SAP SuccessFactors では、OAuth 認証を2種類のグラント種別でサポートしています。

    • SAP SuccessFactors LMS インスタンスのクライアントグラント種別
    • SAML-2 Bearer グラント種別

    OAuth 認証を有効にするには、すべてのOAuth フローでカスタムOAuth アプリケーションを作成し、適切なプロパティを設定する必要があります。

    デスクトップアプリケーションでカスタムOAuth アプリケーションの資格情報を使用して認証するには、OAuth アクセストークンを取得し、更新する必要があります。これらを設定すると、接続の準備が整います。

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下のプロパティを設定してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します
    • OAuthClientId：アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義されたリダイレクトURI
    • OAuthClientSecret （クライアントグラント種別のみ）：アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット
    • PrivateKey （SAML-2 Bearer グラント種別のみ）：カスタムOAuth アプリケーションの作成時にダウンロードした秘密鍵証明書のパス、またはその証明書のbase64 でエンコードされた内容

    接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSAP SuccessFactors のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えてください。

    アプリケーションにアクセス許可を与えると、CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

    1. CData 製品がSAP SuccessFactors 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. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定されたパスに保存されます。これらの値は接続間で永続化されます

    アクセストークンの期限が切れた際は、CData 製品が自動でアクセストークンをリフレッシュします。

    カスタムOAuth アプリケーションの作成やその他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

    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。

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。

Step 2: 依存関係のインストールと環境変数の設定

Agno と MCP アダプターの依存関係をインストールします。LangChain は MCP ツールの互換性のためだけに含まれています。 

pip install agno agno-mcp langchain-mcp-adapters

環境変数を設定します。 

export CDATA_MCP_URL="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
export CDATA_MCP_AUTH="Base64EncodedCredentials"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"

「Base64EncodedCredentials」は、Connect AI ユーザーのメールアドレスと Personal Access Token をコロン（「:」）で結合し、Base64 エンコードした値です：Base64([email protected]:MY_CONNECT_AI_PAT)

Step 3: MCP 経由で CData Connect AI に接続

streamable HTTP を使用して MCP クライアントを作成します。これにより、CData Connect AI へのセキュアな接続が確立されます。 

import os
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

mcp_client = MultiServerMCPClient(
  connections={
    "default": {
      "transport": "streamable_http",
      "url": os.environ["CDATA_MCP_URL"],
      "headers": {
        "Authorization": f"Basic {os.environ['CDATA_MCP_AUTH']}"
      }
    }
  }
)

Step 4: MCP ツールの検出

CData Connect AI は操作を MCP ツールとして公開します。これらは実行時に動的に取得されます。 

langchain_tools = await mcp_client.get_tools()
for tool in langchain_tools:
  print(tool.name)

Step 5: MCP ツールを Agno 関数に変換

各 MCP ツールを Agno 関数としてラップし、エージェントで使用できるようにします。

注意：Agno がすべての推論、計画、ツール選択を行います。LangChain は CData Connect AI が公開するツールを利用するための軽量な MCP 互換レイヤーとしてのみ使用されます。

from agno.tools import Function

def make_tool_caller(lc_tool):
  async def call_tool(**kwargs):
    return await lc_tool.ainvoke(kwargs)
  return call_tool

Step 6: Agno エージェントを作成してリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリ

Agno がすべての推論、計画、ツール呼び出しを行います。LangChain は MCP 互換性以外の役割を果たしません。 

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(
  model=OpenAIChat(
    id="gpt-4o",
    temperature=0.2,
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"]
  ),
  tools=agno_tools,
  markdown=True
)

await agent.aprint_response(
  "Show me the top 5 records from the available data source"
)

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

以下の結果は、Agno エージェントが CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、リアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ を返す様子を示しています。

これで、Agno エージェントを通じて自然言語でリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリを実行できるようになりました。

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