GenSparkとMCP Server経由でTypeform に接続
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。
- CData Connect AI アカウント
- GenSpark へのアクセス
- Typeform 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。
- USERNAME:CData ログインメールアドレス
- PAT:Connect AI で Settings に移動し、Personal Access Tokens をクリック(コピーは一度のみ可能)
- MCP_BASE_URL:https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
Step 1: GenSpark 向けに Typeform の接続を設定
GenSpark から Typeform への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark から Typeform のデータ を操作するには、まず CData Connect AI で Typeform 接続を作成・設定します。
- 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。
- Add Connection パネルから「Typeform」を選択します。
-
Typeform への接続に必要な認証プロパティを入力します。
まず、Profile 接続プロパティにTypeForm プロファイルのディスク上の場所を設定します(例:C:\profiles\TypeForm.apip)。次に、ProfileSettings 接続プロパティにTypeForm の接続文字列を設定します(以下を参照)。
TypeForm API プロファイル設定
TypeForm への認証にはOAuth 標準を使用します。
TypeForm に認証するには、まずTypeForm でOAuth アプリケーションを登録および設定する必要があります:https://admin.typeform.com/account#/section/tokens。アプリにはclient ID とclient secret が割り当てられ、接続文字列で設定できます。OAuth アプリケーションの設定の詳細については、https://developer.typeform.com/get-started/ をご参照ください。
使用シナリオによって異なるリダイレクトURI が必要です:
- CData デスクトップアプリケーション:CData デスクトップアプリケーション(Sync、API Server、ArcESB)は/src/oauthCallback.rst でOAuth トークンを受け入れます。ホストとポートはアプリケーションが使用するデフォルトポートと同じです。例えば、http://localhost:8019/ でCData Sync にアクセスする場合、リダイレクトURI はhttp://localhost:8019/src/oauthCallback.rst になります。
- CData クラウドアプリケーション:CData クラウドアプリケーションはデスクトップ版と同様です。https://1.2.3.4/ でConnect AI にアクセスする場合、リダイレクトはhttps://1.2.3.4/src/oauthCallback.rst を使用します。
- デスクトップアプリケーション:デスクトップアプリケーションを使用する場合、URI はhttps://localhost:33333 を推奨します。
- Web アプリケーション:ドライバーを使用してWeb アプリケーションを開発する場合、https://my-website.com/oauth のような独自のURI を使用します。
以下の接続プロパティを設定すると、接続の準備が整います:
- AuthScheme:OAuth に設定します。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH に設定します。InitiateOAuth を使用してOAuthAccessToken を取得するプロセスを管理できます。
- OAuthClientId:アプリ設定で指定されているClient Id を設定します。
- OAuthClientSecret:アプリ設定で指定されているClient Secret を設定します。
- CallbackURL:アプリ設定で指定したRedirect URI を設定します。
- Save & Test をクリックします。
-
Add Typeform 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。
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。
- 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。
- Settings ページで Personal Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
-
PAT に名前を付けて Create をクリックします。
- 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 Typeform 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
- GenSpark にログインします。
- 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。
- Add new MCP server を選択します。
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"} - Add Server をクリックします。
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.
GenSpark と CData でリアルタイムのデータ対応エージェントを構築
GenSpark と CData Connect AI を組み合わせることで、ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックなしで、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に安全にアクセスし、リアルタイムの認識に基づいて動作するインテリジェントな AI 駆動ワークフローが実現します。この効率的なアプローチにより、より強力なガバナンス、運用コストの削減、AI ツールからのより高速で根拠のあるレスポンスが得られます。
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