CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの SQL Analysis Services のデータ に接続する方法

Flowise AI と CData Connect AI MCP Server を連携して、エージェントがレプリケーションなしで SQL Analysis Services のリアルタイムデータを安全にクエリ・操作できるようにします。

Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル（LLM）を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの SQL Analysis Services をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの SQL Analysis Services のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。

このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでSQL Analysis Services のデータをクエリできるようにする方法を説明します。

ステップ 1：Flowise 用の SQL Analysis Services 接続を設定

Flowise AI から SQL Analysis Services への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Flowise AI からSQL Analysis Services のデータを操作するには、まず CData Connect AI で SQL Analysis Services 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
    2. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから SQL Analysis Services を選択
    3. データソースを選択
  3. SQL Analysis Services に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。

    SQL Server Analysis Services に対してSQL を実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。

    • HTTP 認証

      AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。

    • Windows (NTLM)

      Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。

    • Kerberos およびKerberos Delegation

      Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、CData 製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。

    • SSL/TLS:

      デフォルトでは、CData 製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。

    接続を設定したら、その後はあらゆるキューブを二次元テーブルとして扱えます。データに接続する際にCData 製品がSSAS のメタデータを取得して、動的にテーブルスキーマを更新します。 「CacheLocation」プロパティを設定すれば自動でファイルにキャッシュを作成するので、接続時に毎回メタデータを取得する必要もなくなります。

    詳細は、ヘルプドキュメントの「Retrieving Analysis Services Data」を参照してください。

    接続を設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリック
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
    6. 権限を更新

接続が確立されると、SQL Analysis Services データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Flowise AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
    4. 新しい PAT を作成
  4. トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません

SQL Analysis Services 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から Connect AI 経由でSQL Analysis Services のデータに接続できます。

ステップ 2：Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定

Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。

OpenAI 認証情報を追加

  1. Credentials に移動し、Add Credential を選択
    2. Add credential をクリック
  2. ドロップダウンから OpenAI API を選択
  3. 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け
    4. Flowise で OpenAI 認証情報を追加

PAT 変数を追加

  1. Variables に移動し、Add Variable をクリック
    2. Variables に移動
  2. Variable Name（例：PAT）を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
  3. Add をクリックして変数を保存
    4. Flowise で PAT を変数として追加

ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築

  1. Agent Flows に移動し、Add New を選択
    2. Agent Flow ページ
  2. 「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ
    3. Flowise でエージェントノードを追加
  3. Start ノードを Agent ノードに接続
    4. Flowise でエージェントノードを接続

エージェント設定を構成

Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力：

  • Model：ChatOpenAI または希望のモデルを選択（例：gpt-4o-mini）
  • Connect Credential：先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
  • Streaming：有効
Agent Node の詳細を入力

カスタム MCP ツールを追加

  1. Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
  2. 以下のように JSON パラメータを入力：
{
  "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
  "headers": {
    "Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
  }
}
Flowise でカスタム MCP ツールを設定

更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。

ステップ 4：Flowise でリアルタイムのSQL Analysis Services のデータをテスト・クエリ

  1. Flowise で Chat タブを開く
  2. 「Show top 10 records fromSQL Analysis Services のデータtable」 のようなクエリを入力
  3. CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認
    4. Flowise でリアルタイムクエリをテスト

ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。

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