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

それでは早速、LangChain から SingleStore 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 SingleStore 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「SingleStore」を選択します

SingleStore に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
データに接続するには、次の接続プロパティが必要です。
- Server：SingleStore データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス。
- Port：SingleStore データベースをホスティングしているサーバーのポート。
また、オプションで以下を設定することもできます。
- SingleStore：SingleStore Server に接続する場合のデフォルトデータベース。設定されていない場合、すべてのデータベースのテーブルが返されます。
標準認証

標準認証で認証するには、次を設定します。
- User：SingleStore サーバーに認証する際に使われるユーザー。
- Password：SingleStore サーバーに認証する際に使われるパスワード。
統合セキュリティを使用した接続

標準のユーザー名とパスワードを提供する代わりに、Windows 認証を介して信頼されたされたユーザーをサーバーに認証できます。
SSL 認証

SSL 認証を活用してセキュアなセッションを介してSingleStore データに接続できます。次の接続プロパティを設定し、データに接続します。
- SSLClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定。クライアントとサーバーの両方のマシンでトラストストアとキーストアが保持される2-way SSL の場合に使用されます。
- SSLClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
- SSLClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のサブジェクト。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
- SSLClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
- SSLServerCert：サーバーが受け入れ可能な証明書。
SSH 認証

SSH を使用して、セキュアにリモートマシンにログインできます。SingleStore データにSSH 経由でアクセスするには、次の接続プロパティを設定します。
- SSHClientCert：クライアント証明書のための証明書ストア名に設定。
- SSHClientCertPassword：クライアント証明書ストアがパスワードで保護されている場合、この値をストアのパスワードに設定します。
- SSHClientCertSubject：TLS/SSL クライアント証明書のサブジェクト。ストア内の証明書を検索するために使用されます。
- SSHClientCertType：クライアントストアの証明書タイプ。
- SSHPassword：SSH サーバーに認証するためのパスワード。
- SSHPort：SSH 操作に使用するポート。
- SSHServer：認証しようとしているSSH 認証サーバー。
- SSHServerFingerPrint：接続先のホストの検証に使用するSSH サーバーのフィンガープリント。
- SSHUser：SSH サーバーに認証するためのユーザー名。
「Create & Test」をクリックします
認証が完了したら、SingleStore 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 SingleStore 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 SingleStore 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 SingleStore 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：「SingleStore 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 SingleStore 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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