AgnoからConnect AI経由でTalkdesk に接続する方法

Agno は、ツールを使って推論・計画・アクションを実行する AI エージェントを構築するための、開発者向け Python フレームワークです。 Agno はクリーンでコード駆動型のアーキテクチャを重視しており、エージェントランタイムを開発者が完全に制御できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースを AI システムと連携させるための、セキュアなクラウド間インターフェースを提供します。 Connect AI を使用すると、リアルタイムの Talkdesk のデータ をレプリケーションなしでリモート MCP エンドポイント経由で公開できます。

このガイドでは、Agno Python SDK を使用して本番環境対応の Agno エージェントを構築します。 エージェントは streamable HTTP を使用して MCP 経由で CData Connect AI に接続し、利用可能なツールを動的に検出して、 リアルタイムの Talkdesk のデータ にクエリを実行します。

前提条件

1. Python 3.9 以上
2. CData Connect AI アカウント – こちらからサインアップまたはログイン
3. 有効な認証情報を持つ Talkdesk アカウント
4. LLM API キー（例：OpenAI）

概要

プロセスの概要は以下のとおりです。

1. 接続：CData Connect AI で Talkdesk 接続を設定します。
2. 検出：MCP を使用して CData Connect AI が公開するツールを動的に取得します。
3. クエリ：MCP ツールを Agno 関数としてラップし、リアルタイムの Talkdesk のデータ にクエリを実行します。

Step 1: CData Connect AI で Talkdesk を設定

Agno からリアルタイムの Talkdesk のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AI で Talkdesk 接続を作成します。 この接続は CData Remote MCP Server 経由で公開されます。

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. Add Connection パネルから「Talkdesk」を選択します。
3. 必要な認証プロパティを入力します。

   Talkdesk では OAuth 2.0 の Client Credentials グラントを使用します。ブラウザでの認可ステップやコールバック URL は必要ありません。

   以下の接続プロパティを設定します。

   • AccountName：Talkdesk アカウントの名前。
   • Region：Talkdesk インスタンスがデプロイされているリージョン。指定できる値は US（デフォルト）、EU、CA、AU、UK、FedRamp です。
   • OAuthClientId：カスタム OAuth アプリケーションの登録時に割り当てられた Client Id。
   • OAuthClientSecret：カスタム OAuth アプリケーションに割り当てられた Client Secret。

   カスタム OAuth アプリケーションの作成

   1. Talkdesk アカウントにログインし、ナビゲーションメニューから OAuth Clients を選択します。
   2. Create OAuth Client をクリックし、クライアントにわかりやすい名前を付けます。
   3. Grant Type を Client Credentials に設定します。
   4. Add scopes をクリックし、アクセスしたいデータに応じたスコープを選択します。
   5. Create をクリックし、Client Id と Client Secret をコピーします。

   接続時、ドライバーは Talkdesk にアクセストークンを自動でリクエストしてキャッシュし、有効期限が切れると更新します。アプリケーションで選択したスコープが、クエリ予定のビューに対応していることを確認してください。対応していない場合、トークンのリクエストが失敗することがあります。

   Create & Test をクリックします。
4. Permissions タブを開き、ユーザーアクセスを設定します。

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Agno から CData Connect AI への MCP リクエストを認証するために使用されます。

1. Settings を開き、Access Tokens に移動します。
2. Create PAT をクリックします。
3. 生成されたトークンを安全に保存します。

Step 2: 依存関係のインストールと環境変数の設定

Agno と MCP アダプターの依存関係をインストールします。LangChain は MCP ツールの互換性のためだけに含まれています。

pip install agno agno-mcp langchain-mcp-adapters

環境変数を設定します。

export CDATA_MCP_URL="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
export CDATA_MCP_AUTH="Base64EncodedCredentials"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"

「Base64EncodedCredentials」は、Connect AI ユーザーのメールアドレスと Personal Access Token をコロン（「:」）で結合し、Base64 エンコードした値です：Base64([email protected]:MY_CONNECT_AI_PAT)

Step 3: MCP 経由で CData Connect AI に接続

streamable HTTP を使用して MCP クライアントを作成します。これにより、CData Connect AI へのセキュアな接続が確立されます。

import os
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

mcp_client = MultiServerMCPClient(
  connections={
    "default": {
      "transport": "streamable_http",
      "url": os.environ["CDATA_MCP_URL"],
      "headers": {
        "Authorization": f"Basic {os.environ['CDATA_MCP_AUTH']}"
      }
    }
  }
)

Step 4: MCP ツールの検出

CData Connect AI は操作を MCP ツールとして公開します。これらは実行時に動的に取得されます。

langchain_tools = await mcp_client.get_tools()
for tool in langchain_tools:
  print(tool.name)

Step 5: MCP ツールを Agno 関数に変換

各 MCP ツールを Agno 関数としてラップし、エージェントで使用できるようにします。

注意：Agno がすべての推論、計画、ツール選択を行います。LangChain は CData Connect AI が公開するツールを利用するための軽量な MCP 互換レイヤーとしてのみ使用されます。

from agno.tools import Function

def make_tool_caller(lc_tool):
  async def call_tool(**kwargs):
    return await lc_tool.ainvoke(kwargs)
  return call_tool

Step 6: Agno エージェントを作成してリアルタイムの Talkdesk のデータ にクエリ

Agno がすべての推論、計画、ツール呼び出しを行います。LangChain は MCP 互換性以外の役割を果たしません。

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat

agent = Agent(
  model=OpenAIChat(
    id="gpt-4o",
    temperature=0.2,
    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"]
  ),
  tools=agno_tools,
  markdown=True
)

await agent.aprint_response(
  "Show me the top 5 records from the available data source"
)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

以下の結果は、Agno エージェントが CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、リアルタイムの Talkdesk のデータ を返す様子を示しています。

これで、Agno エージェントを通じて自然言語でリアルタイムの Talkdesk のデータ にクエリを実行できるようになりました。

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