CData Connect AI MCP Server でPipedream からSAP SuccessFactors のデータと連携しよう！

Somya Sharma
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモート MCP Server で Pipedream から SAP SuccessFactors へのリアルタイムアクセスを実現。ワークフロー自動化でデータの読み取りとアクション実行を簡単に。

Pipedream は、API の接続、タスクの自動化、サーバーレス関数を使ったイベント駆動型ワークフローの構築をサポートする、クラウドベースのワークフロー自動化プラットフォームです。CData Connect AI のリモート MCP と組み合わせることで、データレプリケーションを行わずに、Pipedream から自然言語を使って SAP SuccessFactors のデータとリアルタイムでやり取りできるようになります。

CData Connect AI は、SAP SuccessFactors 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、Pipedream と SAP SuccessFactors の間でセキュアな通信が可能になります。LLM がデータソースをインテリジェントに検出し、SQL クエリを動的に生成することで、Pipedream のワークフローから SAP SuccessFactors に質問してデータを取得できます。

この記事では、Pipedream で自然言語によるデータクエリワークフローを構築し、SAP SuccessFactors のデータを会話形式で探索する方法をご紹介します。ここで紹介する接続の原則は、あらゆる Pipedream ワークフローに適用できます。Connect AI を使用すれば、SAP SuccessFactors に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるワークフローやエージェントを構築できます。

前提条件

CData Connect AI アカウント（SAP SuccessFactors など、少なくとも1つのアクティブな接続が必要）
Pipedream アカウント
OpenAI アカウント（API キー付き）
CData Connect AI の認証情報：
- メールアドレス（Basic 認証のユーザー名として使用）
- パーソナルアクセストークン（PAT）（CData Connect AI の設定ページから生成）

ステップ 1：Pipedream 用の SAP SuccessFactors 接続を設定する

Pipedream から SAP SuccessFactors への接続は、CData Connect AI のリモート MCP を通じて実現されます。Pipedream から SAP SuccessFactors とやり取りするために、まず CData Connect AI で SAP SuccessFactors 接続を作成・設定していきましょう。

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

「Add Connection」パネルから「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。
「Save & Test」をクリックします
「Add SAP SuccessFactors Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Pipedream から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
設定ページの「Access Tokens」セクションに移動し、「Create PAT」をクリックします。
PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。Pipedream から SAP SuccessFactors に接続する準備が整いました。

ステップ 2：Pipedream で環境変数を設定する

認証情報を Pipedream の環境変数として安全に保存します。

Pipedream で Settings を開き、Environment Variables に移動します
New Variable をクリックして、以下の変数を追加します：

変数名	値
CDATA_EMAIL	CData Connect AI のログイン用メールアドレス
CDATA_PAT	CData パーソナルアクセストークン
OPENAI_API_KEY	OpenAI API キー

ステップ 3：Pipedream ワークフローを作成する

3.1 HTTP トリガーの設定

Pipedream で新しいワークフローを作成します

トリガーとして HTTP / Webhook を選択します
HTTP Response を "Return a custom response from your workflow" に設定します

3.2 LLM ステップの追加

Node.js コードステップを追加し、名前を LLM とします。このステップでは、受信したリクエストから自然言語クエリを抽出します。

ステップのデフォルトコードを以下に置き換えてください：

import OpenAI from "openai";

export default defineComponent({
  async run({ steps }) {
    if (steps.trigger.event.method === "OPTIONS") {
      return { userQuery: null, isOptions: true };
    }

    const body = steps.trigger.event.body;
    const parsed = typeof body === "string" ? JSON.parse(body) : body;
    const userQuery = parsed?.query;

    console.log("USER QUERY:", userQuery);
    if (!userQuery) throw new Error("No query found in request body");

    return { userQuery };
  }
});

3.3 MCP ステップの追加

Node.js コードステップを追加し、名前を MCP とします。このステップでは、エージェント型の MCP フロー全体を実装します。利用可能な接続をすべて自動検出し、質問に最も関連する接続を選択し、スキーマとテーブルを動的に検出し、LLM を使って SQL クエリを生成し、SAP SuccessFactors のデータに対して実行します。

このステップでは、CData Connect AI の以下の MCP ツールを順番に使用します：

MCP ツール	用途
getCatalogs	CData Connect AI から利用可能な接続をすべて取得します
getSchemas	選択した接続のデータベーススキーマを取得します
getTables	選択したスキーマのすべてのテーブルとビューを取得します
queryData	生成された SQL クエリを実行し、結果を返します

ステップのデフォルトコードを以下に置き換えてください：


import fetch from "node-fetch";
import OpenAI from "openai";

export default defineComponent({
  async run({ steps }) {
    const email = process.env.CDATA_EMAIL;
    const pat = process.env.CDATA_PAT;
    const credentials = email + ":" + pat;
    const auth = Buffer.from(credentials).toString("base64");
    const llmOutput = steps.LLM;
    const userQuery = llmOutput.return_value.userQuery; // In Pipedream replace with: steps.LLM.$return_value.userQuery
    const MCP_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp";
    const NL = String.fromCharCode(10);
    const CRNL = String.fromCharCode(13) + String.fromCharCode(10);

    const headers = {
      "Content-Type": "application/json",
      "Accept": "application/json, text/event-stream",
      "Authorization": "Basic " + auth
    };

    function parseSSE(raw) {
      try {
        const lines = raw.split(NL);
        for (let i = 0; i < lines.length; i++) {
          const line = lines.at(i);
          const trimmed = line.trim();
          if (trimmed.indexOf("data:") === 0) {
            const jsonStr = trimmed.slice(5).trim();
            if (jsonStr) {
              const json = JSON.parse(jsonStr);
              const result = json && json.result;
              const content = result && result.content;
              if (Array.isArray(content)) {
                return {
                  parsed: content.map(function(c) { return c.text || ""; }).join(NL),
                  isError: (result && result.isError) || false,
                  full: json
                };
              }
            }
          }
        }
      } catch (e) {
        console.log("SSE parse error:", e.message);
      }
      return { parsed: raw, isError: false, full: null };
    }

    function parseCSV(text) {
      let clean = text || "";
      if (clean.charAt(0) === '"' && clean.charAt(clean.length - 1) === '"') {
        clean = clean.slice(1, -1);
      }
      const ESC_CRNL = String.fromCharCode(92) + "r" + String.fromCharCode(92) + "n";
      const ESC_QUOTE = String.fromCharCode(92) + '"';
      const ESC_SLASH = String.fromCharCode(92) + String.fromCharCode(92);
      const SINGLE_SLASH = String.fromCharCode(92);
      clean = clean.split(ESC_CRNL).join(CRNL).split(ESC_QUOTE).join('"').split(ESC_SLASH).join(SINGLE_SLASH);
      const lines = clean.split(CRNL).filter(function(l) { return l.trim(); });
      return lines.slice(1).map(function(l) { return l.split(",").at(0).trim(); }).filter(Boolean);
    }

    async function initSession() {
      const res = await fetch(MCP_URL, {
        method: "POST",
        headers: headers,
        body: JSON.stringify({
          jsonrpc: "2.0",
          id: 1,
          method: "initialize",
          params: {
            protocolVersion: "2024-11-05",
            capabilities: {},
            clientInfo: { name: "pipedream", version: "1.0" }
          }
        })
      });
      return res.headers.get("mcp-session-id");
    }

    async function callMCP(id, method, args, sessionId) {
      const reqHeaders = Object.assign({}, headers);
      if (sessionId) {
        Object.assign(reqHeaders, { "mcp-session-id": sessionId });
      }
      const res = await fetch(MCP_URL, {
        method: "POST",
        headers: reqHeaders,
        body: JSON.stringify({
          jsonrpc: "2.0",
          id: id,
          method: "tools/call",
          params: { name: method, arguments: args }
        })
      });
      const raw = await res.text();
      const result = parseSSE(raw);
      result.raw = raw;
      return result;
    }

    const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
    const completions = client.chat.completions;

    const session1 = await initSession();
    const catalogsResult = await callMCP(2, "getCatalogs", {}, session1);
    const catalogs = parseCSV(catalogsResult.parsed);

    const systemMsg1 = "You are a data routing expert. Pick the MOST relevant connection name from the list. Return ONLY the connection name. Available connections: " + catalogs.join(", ");
    const connectionResponse = await completions.create({
      model: "gpt-4o-mini",
      messages: new Array(
        { role: "system", content: systemMsg1 },
        { role: "user", content: userQuery }
      )
    });
    const connectionName = connectionResponse.choices.at(0).message.content.trim();

    const session2 = await initSession();
    const schemasResult = await callMCP(2, "getSchemas", {
      connectionName: connectionName,
      catalogName: connectionName
    }, session2);
    const schemas = parseCSV(schemasResult.parsed);
    const schemaName = schemas.at(0) || "REST";

    const session3 = await initSession();
    const tablesResult = await callMCP(2, "getTables", {
      connectionName: connectionName,
      catalogName: connectionName,
      schemaName: schemaName
    }, session3);
    const tableNames = parseCSV(tablesResult.parsed);

    const queryLower = userQuery.toLowerCase();
    const isListTablesQuery =
      queryLower.indexOf("list") !== -1 ||
      queryLower.indexOf("what tables") !== -1 ||
      queryLower.indexOf("show tables") !== -1;

    if (isListTablesQuery) {
      return {
        success: true,
        connection: connectionName,
        message: "Available tables in " + connectionName + "." + schemaName,
        tables: tableNames
      };
    }

    const tableList = tableNames.map(function(t) {
      return connectionName + "." + schemaName + "." + t;
    }).join(", ");

    const systemMsg2 = "You are a SQL expert. Generate SQL for CData. Use format: connectionName.schemaName.TableName. Available tables: " + tableList + ". Return ONLY SQL. No markdown. No brackets.";
    const sqlResponse = await completions.create({
      model: "gpt-4o-mini",
      messages: new Array(
        { role: "system", content: systemMsg2 },
        { role: "user", content: userQuery }
      )
    });
    const sql = sqlResponse.choices.at(0).message.content.trim();

    if (!sql) { return { error: "LLM returned empty SQL" }; }

    const session4 = await initSession();
    const queryResult = await callMCP(2, "queryData", {
      query: sql,
      connectionName: connectionName
    }, session4);

    if (queryResult.full) {
      const content = queryResult.full.result && queryResult.full.result.content;
      if (Array.isArray(content)) {
        try {
          const parsed = JSON.parse(content.at(0).text);
          const results = parsed.results && parsed.results.at(0);
          return {
            sql: sql,
            connection: connectionName,
            data: (results && results.rows) || new Array(),
            schema: (results && results.schema) || new Array(),
            success: true
          };
        } catch (e) {
          return { sql: sql, connection: connectionName, raw: content.at(0).text, success: true };
        }
      }
    }
    return { sql: sql, connection: connectionName, raw: queryResult.raw };
  }
});

注意： Pipedream にコードを貼り付ける際は、該当行のコメントに記載されているとおり、llmOutput.return_value.userQuery を steps.LLM.$return_value.userQuery に置き換えてください。

3.4 レスポンスステップの設定

Return HTTP Response ステップを追加し、名前を Response とします
Response Status Code を 200 に設定します
Response Body を {{steps.mcp.$return_value}} に設定します

以下の Response Headers を追加します。「Response Headers」をクリックし、をクリックして追加してください：

Key	Value
Access-Control-Allow-Origin	*
Access-Control-Allow-Methods	POST, OPTIONS
Access-Control-Allow-Headers	Content-Type

ステップ 4：ワークフローをテストして SAP SuccessFactors のデータを操作する

トリガーにテストイベントを設定する

ワークフロー内の trigger ステップをクリックします
Generate Test Event をクリックします

イベントのボディを以下のように編集します：

{
  "query": "list all tables"
}

ワークフロー全体を実行する

トリガーステップの下部にある Test workflow をクリックします

Pipedream がテストイベントを使用して、すべてのステップを順番に実行します
各ステップが正常に完了すると、緑色に変わります

各ステップの結果を確認する

テスト実行が完了したら、各ステップのタブをクリックして Exports タブで出力を確認しましょう：

ステップ	Exports で確認するポイント
trigger	body.query - クエリが正しく受信されたことを確認
LLM	userQuery - クエリが正しく抽出されたことを確認
MCP	connection, sql, data, schema - データが取得されたことを確認
Response	$response.body - 最終的な JSON レスポンス

各ステップ内の Logs タブには、生成された SQL、選択された接続、MCP の生レスポンスなどの詳細な出力が表示されます。

注意： Response ステップの Exports タブには、{ "success": true } と "status 200" のようなサマリーのみが表示されます。これはワークフローが正常に実行されたことを示していますが、完全なデータは表示されません。 Response の出力スニペット

データ行、SQL、スキーマを含む完全な出力を確認するには、MCP ステップのタブをクリックし、Exports タブを確認してください。$return_value を展開すると、完全なレスポンスが表示されます： MCP の出力スニペット

このワークフローは以下を自動的に実行します：

CData の接続をすべて検出
質問に最も関連する接続を選択
スキーマとテーブルを動的に検出
適切な SQL クエリを生成して実行
結果を返却

仕組みについて

この連携では、CData Connect AI の以下の MCP ツールを順番に使用します：

MCP ツール	用途
getCatalogs	CData Connect AI から利用可能な接続をすべて取得します
getSchemas	特定の接続のデータベーススキーマを取得します
getTables	特定のスキーマのすべてのテーブルとビューを取得します
queryData	SQL クエリを実行し、結果を返します

OpenAI の LLM が、自然言語の質問と CData MCP ツールの間のインテリジェントレイヤーとして機能し、適切な接続の選択、データ構造の検出、正確な SQL クエリの生成を自動で行います。

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Pipedream と CData Connect AI を組み合わせることで、自然言語クエリがエンタープライズシステム全体のリアルタイムデータ操作に自動変換される、インテリジェントな AI 駆動ワークフローを実現できます。ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックは不要です。このアプローチにより、ガバナンスの強化、運用コストの削減、AI ワークフローからのより迅速で正確なレスポンスが可能になります。

いかがでしたか？Pipedream 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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