Meta MuseからSQL Server のデータに連携する方法（Connect AI）
Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。
Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのSQL Server のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。
この記事では、Connect AI での SQL Server 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムSQL Server データを操作する手順をご紹介します。
ステップ 1：Meta Muse 用に SQL Server への接続を設定
Muse から SQL Server への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からSQL Server のデータを操作するために、まず Connect AI で SQL Server のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから SQL Server を選択
-
SQL Server に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
SQL Server 接続プロパティの取得・設定方法
Microsoft SQL Server への接続には以下を入力します。
- Server: SQL Server が稼働するサーバー名。
- User: SQL Server に接続するユーザー名。
- Password: 接続するユーザーのパスワード。
- Database: SQL Server データベース名。
Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse への接続
Azure SQL Server およびAzure Data Warehouse には以下の接続プロパティを入力して接続します:
- Server: Azure 上のサーバー。Azure ポータルの「SQL databases」（もしくは「SQL data warehouses」）-> データベースを選択 -> 「Overview」-> 「Server name」で確認が可能です。
- User: Azure に認証するユーザー名。
- Password: 認証するユーザーのパスワード。
- Database: Azure ポータルでSQL databases (or SQL warehouses) ページに表示されるデータベース名。
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、Muse から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません
SQL Server のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse は Connect AI 経由でSQL Server のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成
Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。
- iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
-
Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例：
CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
-
Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します
注意：Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。
-
Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます
カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。
ステップ 3：Meta Muse からリアルタイム SQL Server のデータ を操作
連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムSQL Server のデータを操作してみましょう。
-
Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例：
- CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
- SQL Server で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
- SQL Server から上位 5 件のレコードを取得して
- Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
-
Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、SQL Server のデータのリアルタイム結果を返します
これで Muse が Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムSQL Server のデータを取得できるようになりました。
CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート
Meta Muse から SQL Server へのデータ連携は、思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそうだと感じた方は、ぜひ CData Connect AI をご一緒に試してみましょう。 14 日間の無料トライアルで、AI エージェントやモデル、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL データソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。