CData Connect AI を使用して Azure AI Foundry から SQL Analysis Services のデータ と会話

Azure AI Foundry は、AI アプリケーションとエージェントの構築、デプロイ、管理のための Microsoft の包括的なプラットフォームです。タスクの自動化、質問への回答、さまざまなビジネスプロセスの支援が可能なインテリジェントエージェントを作成するための統合環境を提供します。CData Connect AI のリモート MCP と組み合わせることで、Azure AI Foundry を活用してリアルタイムのSQL Analysis Services のデータと対話できます。この記事では、Connect AI のリモート MCP を使用して SQL Analysis Services に接続し、Azure AI Foundry でSQL Analysis Services のデータと対話するエージェントを作成するプロセスを説明します。

CData Connect AI は、SQL Analysis Services 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 のリモート MCP サーバーにより、Azure AI Foundry と SQL Analysis Services の間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブにサポートされた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、Azure AI Foundry エージェントを使用してSQL Analysis Services のデータに質問したりアクションを実行したりできます。最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルターや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services のデータを迅速に取得できます。

この記事では、Azure AI Foundry でエージェントを構築し、データと会話形式で探索（またはVibe Query）する方法を説明します。接続の原則は、どの Azure AI Foundry エージェントにも適用できます。Connect AI を使用すると、リアルタイムのSQL Analysis Services のデータに加えて、何百もの他のソースにアクセスできる AI エージェントを構築できます。

ステップ 1：Azure AI Foundry リソースを作成

SQL Analysis Services のデータ に接続する前に、Azure ポータルで Azure AI Foundry リソースを作成する必要があります。

1. Azure Portal にログイン。
2. Create a resource をクリックし、Microsoft Foundry を検索。
3. Create をクリックしてリソース作成ウィザードを開始。
4. Basics タブで：
   • Resource group を選択または作成
   • Foundry リソースの Name を入力
   • Project name を入力
   • Next をクリック
5. 組織の要件に応じて、Storage、Network、Identity、Encryption、Tags タブを設定し、各セクションの後に Next をクリック。
6. Review + submit タブで設定を確認し、Create をクリック。
7. リソースが作成されたら、Go to resource をクリック。
8. Go to Foundry portal をクリックして Azure AI Foundry ポータルにアクセス。

ステップ 2：Azure AI Foundry 用の SQL Analysis Services 接続を設定

Azure AI Foundry から SQL Analysis Services への接続は、CData Connect AI のリモート MCP によって実現されます。Azure AI Foundry 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、Connections をクリック、次に Add Connection をクリック
2. Add Connection パネルから「SQL Analysis Services」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。

   Save & Test をクリック
4. Add SQL Analysis Services Connection ページで Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Azure AI Foundry から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスの粒度を維持するため、サービスごとに個別の 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 ページを開きます。
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 に名前を付けて Create をクリック。
4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、Azure AI Foundry からSQL Analysis Services のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 3：Azure AI Foundry で AI エージェントを作成

以下の手順に従って、AI エージェントを作成し、CData Connect AI に接続します：

1. Azure AI Foundry ポータルで、New Foundry をクリックして新しいプロジェクトを作成。

2. Start building をクリックし、Create agent を選択。

3. エージェントの Name を入力。

   

4. Setup セクションで：

   • 希望の AI model を選択
   • エージェントの動作に関する Instructions を設定
   

ステップ 4：CData Connect AI MCP ツールを追加

次に、CData Connect AI MCP Server をエージェントのカスタムツールとして追加します：

1. エージェントセットアップで、Tools セクションに移動し、Add をクリック。

2. ツールオプションから Custom を選択。

3. Model Context Protocol を選択し、Create をクリック。

   

4. MCP ツールの Name を入力（例：「CData Connect AI MCP Server」）。

5. Remote MCP Server endpoint フィールドに次を入力：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/

6. Authentication で Key-based を選択。

7. 認証情報を設定：

   • Header name：Authorization
   • Value：Basic EMAIL:PAT（EMAIL を Connect AI のメールアドレスに、PAT を先ほど作成した Personal Access Token に置き換え）
   例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

8. Connect をクリックして CData Connect AI への接続を確立。

   

オプション：エージェントにコンテキストを提供

MCP Server ツールの使用に関する具体的な指示を提供することで、エージェントの理解を向上させることができます。エージェントの Instructions セクションに、以下のようなガイダンスを追加できます：

You are an expert at using the MCP Client tool connected to the CData Connect AI MCP Server. Always search thoroughly and use the most relevant MCP Client tool for each query. Below are the available tools and a description of each:

queryData: Execute SQL queries against connected data sources and retrieve results. When you use the queryData tool, ensure you use the following format for the table name: catalog.schema.tableName
getCatalogs: Retrieve a list of available connections from CData Connect AI. The connection names should be used as catalog names in other tools and in any queries to CData Connect AI. Use the `getSchemas` tool to get a list of available schemas for a specific catalog.
getSchemas: Retrieve a list of available database schemas from CData Connect AI for a specific catalog. Use the `getTables` tool to get a list of available tables for a specific catalog and schema.
getTables: Retrieve a list of available database tables from CData Connect AI for a specific catalog and schema. Use the `getColumns` tool to get a list of available columns for a specific table.
getColumns: Retrieve a list of available database columns from CData Connect AI for a specific catalog, schema, and table.
getProcedures: Retrieve a list of stored procedures from CData Connect AI for a specific catalog and schema
getProcedureParameters: Retrieve a list of stored procedure parameters from CData Connect AI for a specific catalog, schema, and procedure.
executeProcedure: Execute stored procedures with parameters against connected data sources

ステップ 5：SQL Analysis Services のデータ とチャット

エージェントを設定し、CData Connect AI に接続したら、自然言語を使用してSQL Analysis Services のデータと対話できます：

1. Azure AI Foundry ポータルで、エージェントの Chat with data セクションに移動。

2. SQL Analysis Services のデータについて質問を開始。例：

   • 「過去 30 日間のすべての顧客を表示して」
   • 「最もパフォーマンスの高い製品は何ですか？」
   • 「Q4 の売上トレンドを分析して」
   • 「すべてのアクティブなプロジェクトと現在のステータスをリストして」
   

3. エージェントは CData Connect AI MCP Server を使用してリアルタイムのSQL Analysis Services のデータをクエリし、ライブデータに基づいた回答を提供します。

ステップ 6：エージェントを公開

エージェントの設定とテストに満足したら、Publish をクリックして、組織で使用できるようにエージェントを公開します。

CData Connect AI を入手

クラウドアプリケーションから直接、数百種類のSaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムデータアクセスを実現するには、CData Connect AI をお試しください！