【MCP Server】LangChain からSAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors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 SuccessFactors 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 SuccessFactors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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 接続の設定、LangChain への MCP サーバーの登録、そして SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 接続を設定する

それでは早速、LangChain から SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors」を選択します

SAP SuccessFactors に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
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
認証が完了したら、SAP SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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 SuccessFactors 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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前提条件

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SAP SuccessFactorsへの接続

必要な接続プロパティ

OAuth 認証