GrokからConnect AI経由でTypeform と対話する方法

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を活用して、Grok AI が Typeform のデータ に対して安全に質問やアクションを実行できるようにします。

Grok AI は、xAI が開発した大規模言語モデルです。 リアルタイムの推論やツール呼び出し、エージェントワークフローに対応しており、 ライブデータをもとに推論し、ツールを動的に検出してインテリジェントなアクションを実行する AI エージェントを構築できます。

CData Connect AI は、数百種類のエンタープライズデータソースを Grok AI 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 Typeform 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るため、Grok AI エージェントがガバナンスされたエンタープライズデータに対してリアルタイムでセキュアにクエリや分析を実行できます。

Step 1: CData Connect AI で Typeform を設定

Grok からリアルタイムの Typeform のデータ にクエリを実行するには、まず CData Connect AI で Typeform 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。 接続の追加
  2. Add Connection パネルから「Typeform」を選択します。 データソースの選択
  3. 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。
    接続プロパティの設定 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。 権限の設定

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。 PAT の作成

Step 2: 必要な依存関係のインストール

Remote MCP Tools を使うと、Grok を外部の MCP（Model Context Protocol）サーバーに接続して、サードパーティや独自実装のカスタムツールで機能を拡張できます。サーバー URL とオプション設定を指定するだけで、xAI が MCP サーバーへの接続とやり取りを代行してくれます。

ターミナルを開き、pip を使って MCP 連携に必要な依存関係をインストールします。


	pip install xai-sdk==1.4.0

xai-sdk（v1.4.0）は Remote MCP Tools を有効にします。また、python-dotenv は環境変数を安全に読み込むために使用します。


	pip install python-dotenv

Step 3: xAI API キーの生成

  1. xAI アカウントを作成するか、ログインします。
  2. xAI API コンソールを開きます。
  3. API Keys に移動します。
    4. API Keys をクリック
  4. create API key をクリックします。
    5. create API key を選択

API キーを生成したら、安全な場所に保存してください。ターミナルで環境変数としてエクスポートするか、 .env ファイルに保存する方法がおすすめです。

Step 4: CData Connect AI に接続

Grok クライアントを初期化し、CData Connect AI への MCP 接続を設定します。以下のコードでは、セキュアな接続を確立し、データソースに対して自然言語クエリを送信します。 

import os

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user
from xai_sdk.tools import mcp

client = Client(api_key="Your_xAI-API_KEY")
chat = client.chat.create(
	model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
	tools=[
		mcp(
			server_url="https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
			extra_headers={"Authorization": "Basic Username:PAT"} #Base64 Encoded Username:PAT
		)
		],
	include=["verbose_streaming"],
)

chat.append(user("List the top two catalogs for me please"))

is_thinking = True
for response, chunk in chat.stream():
	# View the server-side tool calls as they are being made in real-time
	for tool_call in chunk.tool_calls:
		print(f"
Calling tool: {tool_call.function.name} with arguments: {tool_call.function.arguments}")
	if response.usage.reasoning_tokens and is_thinking:
		print(f"
Thinking... ({response.usage.reasoning_tokens} tokens)", end="", flush=True)
	if chunk.content and is_thinking:
		print("

Final Response:")
		is_thinking = False
	if chunk.content and not is_thinking:
		print(chunk.content, end="", flush=True)

print("

Usage:")
print(response.usage)
print(response.server_side_tool_usage)
print("

Server Side Tool Calls:")
print(response.tool_calls)

このコードでは、Grok AI クライアントを初期化し、Basic 認証を使って MCP 経由で CData Connect AI に接続して、レスポンスをリアルタイムでストリーミングします。エージェントは利用可能なツールを自動的に検出し、ライブデータにクエリを実行して、ツール呼び出しと最終結果の両方を表示します。

スクリプトを実行して、Grok が接続先のデータソースにクエリを実行する様子を確認してみましょう。

クエリ結果

以下の出力は、Grok が CData Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出し、接続先のデータソースからリアルタイムのデータを返す様子を示しています。

実行結果

これで、Grok AI を通じて自然言語でライブ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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