Meta MuseからTwilio のデータに連携する方法（Connect AI）

Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのTwilio のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。

この記事では、Connect AI での Twilio 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムTwilio データを操作する手順をご紹介します。

ステップ 1：Meta Muse 用に Twilio への接続を設定

Muse から Twilio への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からTwilio のデータを操作するために、まず Connect AI で Twilio のコネクションを作成・設定していきましょう。

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. Add Connection パネルから Twilio を選択

3. Twilio に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Twilio への接続

   Auth Token またはAPI キーのいずれかを使用して、Twilio に認証できます。

   Auth Token

   Auth Token およびAccount SID を使用して、Twilio に認証できます。

   Twilio Console Dashboard を開き、Account Info セクションに移動して、以下の接続プロパティを設定します。

   • AccountSID：Account SID フィールドの値。
   • AuthToken：Auth Token フィールドの値。Show をクリックして非表示を解除します。
   API キーでの認証についてはヘルプドキュメントの「Twilio への接続」を参照してください。
   
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

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Muse 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。

1. 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
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. 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

Twilio のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse は Connect AI 経由でTwilio のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成

Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。

1. iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
2. Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例：
   CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
3. Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します

   注意：Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。

4. Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます

カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。

ステップ 3：Meta Muse からリアルタイム Twilio のデータ を操作

連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムTwilio のデータを操作してみましょう。

1. Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例：
   • CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
   • Twilio で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
   • Twilio から上位 5 件のレコードを取得して
2. Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
3. Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、Twilio のデータのリアルタイム結果を返します

これで Muse 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Twilio のデータを取得できるようになりました。

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