CData Connect AI MCP Server を使って GenSpark と SQL Analysis Services のデータを接続

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI MCP Server を活用すれば、GenSpark エージェントが SQL Analysis Services へセキュアかつリアルタイムでアクセスできます。レプリケーションやカスタム連携は一切不要です。

GenSpark は、リアルタイムデータを活用したインテリジェントな会話型 AI エクスペリエンスを構築したい開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。柔軟なツールとエージェント機能により、LLM の連携、複雑なワークフローの自動化、ユーザーの意図に適応するインタラクティブなアプリケーションの構築が容易になります。しかし、AI とのやり取りでローカルコンテキストや事前定義された API を超えるデータが必要になると、多くの実装ではカスタムミドルウェア、手動連携、またはスケジュールされた ETL パイプラインに頼ってローカルストアに情報を同期することになります。これにより、不要な複雑さが生じ、メンテナンスの負担が増加し、レスポンス時間が遅くなり、GenSpark エージェントが提供できるリアルタイムインテリジェンスが制限されてしまいます。

CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのリアルタイムでセキュアな接続を提供することで、これらの障壁を解消します。CData Connect AI のリモート Model Context Protocol（MCP）Server を通じて、GenSpark エージェントはレプリケーションやカスタム連携コードなしで、リアルタイムのエンタープライズデータをクエリ、読み取り、操作できます。その結果、根拠のある正確なレスポンス、高速な推論、そして自動化されたクロスシステムの意思決定が実現します。しかも、より強力なガバナンスと少ない可動部品で実現できます。

このガイドでは、CData Connect AI MCP 接続の設定、GenSpark への MCP Server の登録、そして GenSpark エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータとシームレスに連携できるようにする手順を説明します。

前提条件

開始する前に、以下を用意してください。

  1. CData Connect AI アカウント
  2. GenSpark へのアクセス
  3. SQL Analysis Services へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な認証情報を用意してください。

  1. USERNAME：CData ログインメールアドレス
  2. PAT：Connect AI で Settings に移動し、Access Tokens をクリック（コピーは一度のみ可能）
  3. MCP_BASE_URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

Step 1: GenSpark 向けに SQL Analysis Services の接続を設定

GenSpark から SQL Analysis Services への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark 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 をクリックしてから Add Connection をクリックします。
    2. Adding a Connection
  2. Add Connection パネルから「SQL Analysis Services」を選択します。
    3. Selecting a data source
  3. SQL Analysis Services への接続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。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  4. Save & Test をクリックします。
  5. Add SQL Analysis Services Connection ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 Updating permissions

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、GenSpark から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するために、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 をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 Creating a new PAT
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。

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

Step 2: GenSpark で MCP Server を設定

  1. GenSpark にログインします。
  2. チャットインターフェースの下にある Tools アイコンをクリックします。
    3. Add Tool
  3. Add new MCP server を選択します。
    4. Add new MCP Tool

  4. サーバー設定を入力します。

    注意：Basic 認証を使用します。Connect AI のメールアドレス（例：[email protected]）と先ほど生成した PAT（例：AbC123...xYz890）をコロン（:）で結合して Authorization ヘッダーに設定します。


    フィールド 値
    Name CData MCP Server（または任意の名前）
    Server Type SteamableHttp
    Server URL https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    Request Header {"Authorization": "Basic [email protected]:AbC123...xYz890"}
  5. Add Server をクリックします。 Server Configuration

追加が完了すると、GenSpark は Connect AI ワークスペースで公開されているすべての MCP ツールを自動的に読み込みます。

Step 3: GenSpark でデータをクエリ

GenSpark チャットインターフェースで以下のようなプロンプトを入力します。

List the tools present in CData Connect AI MCP Server.
Run Query in GenSpark

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