CData Connect AI 経由で Boomi Agentstudio と Snowflake のデータを統合

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使用して、Boomi Agentstudio からSnowflake のデータへのセキュアでガバナンスの効いたアクセスを提供し、AI エージェントが統合・自動化ワークフロー内でライブエンタープライズデータに対してアクションを実行できるようにします。

Boomi Agentstudio は、タスクの自動化、統合ワークフローの強化、ビジネスプロセス全体でのインテリジェントな意思決定をサポートする AI エージェントを設計、オーケストレーション、ガバナンスするためのエンタープライズプラットフォームです。CData Connect AI と接続することで、Boomi Agentstudio は標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、Snowflake などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、アクションを実行できます。

CData Connect AI は、エンタープライズデータシステムへのガバナンスが効いたリアルタイムアクセスを提供するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。350 以上のデータソースにわたって、カタログ、スキーマ、テーブル、SQL クエリを含む構造化されたメタデータを公開します。Connect AI を使用すると、Boomi Agentstudio は ETL パイプライン、データレプリケーション、カスタム統合コードを必要とせずに、ライブの運用データをエージェントロジックとワークフロー自動化に直接取り込むことができます。

この記事では、Boomi Agentstudio を CData Connect AI MCP エンドポイントに接続し、Snowflake やその他のサポート対象データソースへのアクセスを設定し、エージェント駆動型ワークフロー内からリアルタイムクエリを発行する方法を説明します。

Snowflake データ連携について

CData は、Snowflake のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

Snowflake データを迅速かつ効率的に読み書きできます。
指定された Warehouse、Database、Schema のメタデータを動的に取得できます。
OAuth、OKTA、Azure AD、Azure マネージドサービス ID、PingFederate、秘密鍵など、さまざまな方法で認証できます。

多くの CData ユーザーは、CData ソリューションを使用して、お気に入りのツールやアプリケーションから Snowflake にアクセスし、さまざまなシステムからデータを Snowflake にレプリケートして、包括的なウェアハウジングと分析を行っています。

CData ソリューションとの Snowflake 統合についての詳細は、ブログをご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/snowflake-integrations

はじめに

前提条件

Snowflake のアカウント
CData Connect AI のアカウント
Boomi Agentstudio のアカウント

ステップ 1：Boomi Agentstudio 用に Snowflake への接続を設定

Boomi Agentstudio が Snowflake にアクセスするには、CData Connect AI で Snowflake への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Boomi に公開されます。

Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に + Add Connection をクリック
利用可能なデータソースから Snowflake を選択
Snowflake に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
それでは、Snowflake データベースに接続していきましょう。認証に加えて、以下の接続プロパティを設定します。
- Url：お使いのSnowflake URL を指定します。例：https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
  - Legacy URL を使用する場合：https://myaccount.region.snowflakecomputing.com
  - ご自身のURL は以下のステップで確認できます。
    1. Snowflake UI の左下にあるユーザー名をクリックします
    2. Account ID にカーソルを合わせます
    3. Copy Account URL アイコンをクリックして、アカウントURL をコピーします
- Database（オプション）：CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベースのものに制限したい場合に設定します
- Schema（オプション）：CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベーススキーマのものに制限したい場合に設定します
Snowflakeへの認証

CData 製品では、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、およびSSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User とPassword を設定し、AuthScheme プロパティで認証方法を選択してください。

キーペア認証

ユーザーアカウントに定義されたプライベートキーを使用してセキュアなトークンを作成し、キーペア認証で接続することも可能です。この方法で接続するには、AuthScheme をPRIVATEKEY に設定し、以下の値を設定してください。
- User：認証に使用するユーザーアカウント
- PrivateKey：プライベートキーを含む.pem ファイルへのパスなど、ユーザーに使用されるプライベートキー
- PrivateKeyType：プライベートキーを含むキーストアの種類（PEMKEY_FILE、PFXFILE など）
- PrivateKeyPassword：指定されたプライベートキーのパスワード
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「Snowflakeへの認証」セクションをご確認ください。
「Create & Test」をクリック
認証が完了したら、Snowflake 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token（PAT）の生成

Boomi Agentstudio はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（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勧めします。

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。
トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。
トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。

Snowflake 接続と PAT が設定できたので、Boomi Agentstudio は CData Connect AI MCP サーバー経由でSnowflake のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：CData Connect AI MCP エンドポイントを使用してソースを作成

まず、Boomi Agentstudio 内に新しい MCP データソースを作成します。これにより Boomi と CData Connect AI 間のセキュアな接続が確立され、エージェントが MCP ツールを呼び出してライブエンタープライズデータを操作できるようになります。

Connect AI MCP をソースとして接続するには、以下のプロセスに従います。

Boomi にログインします。
Services を開き、リストから Agentstudio を選択します。
Sources タブに移動し、Create a new source をクリックします。
Agent Designer ウィンドウで Sources タブを開き、ソースタイプとして Model Context Protocol (MCP) を選択します。
Create MCP Source 画面で、以下の Configuration 詳細を入力します。
- Name: ソースの名前を入力
- Details: ソースの簡単な説明を追加
- Transport Type: Streamable HTTP
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Authentication: Basic Authentication
- Username: Connect AI アカウントのユーザー名を入力
- Password: Connect AI の PAT を入力
Test Connection をクリックします。
接続が成功したら、Discover Tools をクリックします。Boomi は queryData、getCatalogs、getSchemas、getTables などの CData Connect AI によって公開されているすべての MCP ツールを Tools タブに一覧表示します。
Discover and Select Tools セクションですべてのツールを選択し、Continue をクリックします。
Review セクションで詳細を確認し、Save をクリックします。

Boomi は新しいソースを Sources タブに追加します。

Tools タブをクリックして、CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示されていることを確認します。

ステップ 3：新しいエージェントを作成

Snowflake のデータとやりとりするための新しいエージェントを作成します。エージェントはプロンプトと Connect AI によって公開されたツール間のインターフェースとして機能し、クエリを処理してインテリジェントなレスポンスを返すことができます。

Agents タブに移動し、Create New Agent をクリックします。
Agent Designer ウィンドウで、Agents タブの下にある Blank Template を選択します。
Profile セクションで以下の詳細を入力します。
- Basic Information: ゴール、エージェント名、エージェント画像を指定
- Agent Mode: プロンプトへの応答方法に基づいて Conversational または Structured モードを選択し、それに応じてモードを設定
Save and Continue をクリックします。
Tasks セクションで、エージェントが実行するアクションを定義します。
1. + Add New Task をクリックします。
2. Description タブでタスク名と説明を入力します。
3. Instructions タブで + Add New Instruction をクリックし、このタスク内でエージェントがツールを使用する方法を説明します。
4. Tools タブで + Add New Tool をクリックし、Connect AI によって公開されたツールを選択します。Update Selected Tool をクリックし、Requires Approval と Data Passthrough を有効にして、タスクを保存し、Save and Continue をクリックします。
注意: すべてのタスクで最大 25 個のツールを追加できます。
Guardrails セクションで、エージェントがセキュアかつ倫理的に動作するためのルール、制限、フィルターを定義します。必要に応じてブロックメッセージ、拒否トピック、ワードフィルター、カスタム正規表現パターンを追加します。Save and Continue をクリックします。
Review セクションですべての詳細を確認し、Deploy をクリックしてエージェントをデプロイします。