CData Connect AI 経由で Goose とリアルタイム SurveyMonkey データを連携
Goose は、お使いのマシン上でローカルに動作するオープンソースの AI エージェントで、幅広い LLM プロバイダーに対応しています。拡張機能（Extensions）のフレームワークを通じて Model Context Protocol（MCP）をサポートしているため、外部ツールやデータソースを追加して、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできます。
Goose を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Goose はガバナンスの効いたリアルタイムのSurveyMonkey のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでSurveyMonkey のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。
この記事では、Connect AI での SurveyMonkey 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、Goose のインストールとセットアップ、Connect AI MCP Server をカスタム拡張機能として追加する手順、そして Goose のチャットからリアルタイムSurveyMonkey のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。
ステップ 1：Goose 用に SurveyMonkey への接続を設定
Goose から SurveyMonkey への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Goose からSurveyMonkey のデータを操作するために、まず Connect AI で SurveyMonkey 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 SurveyMonkey を選択
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SurveyMonkey に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
SurveyMonkey はOAuth 2 認証標準を利用しています。SurveyMonkey がアンケートの回答を読むためにこれを必要とすることを考えると、アンケートを読むアカウントには有料プランのサブスクリプションが必要です。
SurveyMonkey への接続に使用できる認証方法は2つあります。
- プライベートoauth アプリケーションを登録するときに、パーソナルアクセストークンを使用します。
- パブリックoauth アプリケーションを登録するときに、OAuth を使用します。
パーソナルアクセストークンの使用
個人用トークンを使用して、自分のデータをテストし、アクセスします。個人用トークンを取得するには、ヘルプの「Creating a Custom OAuth App」の手順に従って、次の接続プロパティを設定します。
- OAuthAccessToken：アプリケーション設定で生成されたAccessToken に設定。
- InitiateOAuth：OFF に設定。
OAuth の使用
CData 製品はすでにSurveyMonkey にOAuth アプリケーションとして登録されています。そのため、デフォルトでは、自動的に埋め込みクレデンシャルを使用して接続します。
独自のカスタムOAuth アプリを使用したい場合は、ヘルプのCustom Credentials を参照してください。
- 「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、Goose 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
SurveyMonkey のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Goose は Connect AI 経由でSurveyMonkey のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Goose をインストールしてセットアップ
次に Goose をインストールし、LLM プロバイダーを選択して、Connect AI Remote MCP Server をカスタム拡張機能として追加します。これで、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式のインストールガイドに従って Goose をダウンロード・インストールし、アプリケーションを起動します
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Welcome to goose 画面で AI プロバイダーを選択します。ローカルモデルを使う場合は Use Free/Local Providers、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを設定する場合は Connect to a Provider を選択し、必要な API キーを入力します
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左ナビゲーションで Extensions をクリックし、+ Add custom extension をクリック
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拡張機能のダイアログで、以下の値を設定します：
- Extension Name： CData MCP、または任意の名前
- Type： Streamable HTTP
- Endpoint： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
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Request Headers で以下の 2 つのヘッダーを追加し、それぞれ入力後に + Add をクリックします：
- Authorization： Basic your_base64_encoded_email_PAT
- Content-Type： application/json
注意：Goose は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります
- Save をクリックして設定を保存
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チャットに戻り、チャット入力欄の下にある拡張機能アイコンをクリックして、設定した MCP が有効になっていることを確認します
MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、Goose は Connect AI 経由でリアルタイムSurveyMonkey のデータをクエリできる状態になりました。
ステップ 3：Goose からリアルタイム SurveyMonkey のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、Goose のチャットから、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムSurveyMonkey のデータを操作してみましょう。
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CData MCP 拡張機能を有効にした状態で、チャットにプロンプトを入力します。例：
- CData MCP のカタログを一覧表示して
- SurveyMonkey で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- SurveyMonkey のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
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Goose が Connect AI MCP Server を呼び出し、SurveyMonkey のデータのリアルタイム結果を返します
これで Goose エージェントが 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SurveyMonkey のデータを取得できるようになりました。
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