CData Connect AI を使用して Dataiku と Workday のデータ を統合

Dataiku は、チームがガバナンスされた環境内で機械学習や生成 AI プロジェクトを設計、デプロイ、管理できるコラボレーティブなデータサイエンス・AI プラットフォームです。エージェントと GenAI フレームワークにより、カスタムワークフローとモデルオーケストレーションを通じてデータを分析、生成、操作できるインテリジェントエージェントを構築できます。

Dataiku を CData Connect AI の組み込み MCP（Model Context Protocol）サーバーと統合することで、これらのエージェントはリアルタイムのWorkday のデータにセキュアにアクセスできるようになります。この統合により、Dataiku のエージェント実行環境と CData のガバナンスされたエンタープライズ接続レイヤーが橋渡しされ、すべてのクエリや指示が手動エクスポートやステージングなしで、承認されたデータソースに対して安全に実行されます。

この記事では、Connect AI での Workday 接続の設定、MCP サポートを含む Dataiku の Python コード環境の準備、そして Dataiku 内から直接リアルタイムのWorkday のデータにクエリ・操作できるエージェントの作成方法を説明します。

はじめに

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ステップ 1：Dataiku 用の Workday 接続を設定

Dataiku から Workday への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Dataiku からWorkday のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Workday 接続を作成・設定します。

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「Workday」を選択

3. Workday に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Workday 接続プロパティの取得・設定方法

   ここでは、4つのWorkday API の接続パラメータを設定する方法、およびTenant とBaseURL を取得する方法について説明します。必要なAPI のパラメータが設定され、カスタムOAuth および / またはAzure AD API クライアントを作成したら、接続の準備は完了です。

   接続の前提条件

   API / 前提条件 / 接続パラメータ
   WQL / WQL サービスを有効化（下記参照） / ConnectionType： WQL
   Reports as a Service / カタログレポートの設定（ヘルプドキュメントの「データアクセスのファインチューニング」参照） / ConnectionType： Reports
   REST / 自動で有効化 / ConnectionType： REST
   SOAP / 自動で有効化 / ヘルプドキュメントのWorkday SOAP API への認証を参照

   BaseURL およびTenant の取得

   BaseURL およびTenant プロパティを取得するため、Workday にログインしてView API Clients を検索します。 この画面では、Workday はBaseURL とTenant の両方を含むURL であるWorkday REST API Endpoint を表示します。

   REST API Endpoint のフォーマットは、 https://domain.com//mycompany です。ここで、
   

   • https://domain.com（URL のサブディレクトリと会社名の前の部分）はBaseURL です。
   • mycompany（URL の最後のスラッシュの後の部分）はTenant です。

   例えば、REST API エンドポイントがhttps://wd3-impl-services1.workday.com/ccx/api/v1/mycompany の場合、 BaseURL はhttps://wd3-impl-services1.workday.com であり、Tenant はmycompany です。

   WQL サービスを有効化

   Workday WQL API を介して接続するには、はじめにWQL Service を有効にする必要があります。
   1. Workday を開きます。
   2. 検索バーにView Domain と入力します。
   3. プロンプトにWorkday Query Language と入力します。
   4. Allowed Security Group Types のいずれかに、接続するユーザーが含まれていることを確認します。

   Workday への認証

   Basic 認証以外のほとんどのWorkday 接続では、認証のためにOAuth ベースのカスタムAPI クライアントアプリケーションを作成する必要があります。これには、ユーザーがAzure AD 資格情報を介して接続するエンタープライズインストールも含まれます。 Workday への認証につての詳細は、ヘルプドキュメントの「Workday への認証」セクションを参照してください。

   

4. Save & Test をクリック
5. Permissions タブを開き、ユーザーベースの権限を設定

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Dataiku から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします

1. 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 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. トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません

Workday 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Dataiku から CData MCP Server 経由でWorkday のデータに接続できます。

ステップ 2：Dataiku とコード環境を準備

Dataiku の専用 Python コード環境が、MCP ベースの通信に必要なランタイムサポートを提供します。Dataiku エージェントを CData Connect AI に接続できるようにするには、Python 環境を作成し、エージェントとサーバー間の対話に必要な MCP クライアント依存関係をインストールします。

1. Dataiku Cloud で Code Envs を開く

2. Add a code env をクリックして DSS 設定ウィンドウを開く

3. DSS で New Python env をクリック。名前を付け（例：MCP_Package）、Python 3.10 を選択（3.10 から 3.13 がサポートされています）

4. Packages to install を開き、以下の pip パッケージを追加：
• httpx
• anyio
• langchain-mcp-adapters

5. Containerized execution を開き、Container runtime additions の下で Agent tool MCP servers support を選択

6. Rebuild env をチェックし、Save and update をクリックしてパッケージをインストール
7. Dataiku Cloud に戻り、Overview を開いて Open instance をクリック

8. + New project をクリックして Blank project を選択。プロジェクト名を入力

ステップ 3：Dataiku エージェントを作成して MCP サーバーに接続

Dataiku エージェントは、Dataiku ワークスペースと CData MCP Server 間のブリッジとして機能します。この接続を有効にするには、カスタムコードベースエージェントを作成し、設定した Python 環境を割り当て、Connect AI の認証情報を埋め込んで、エージェントがリアルタイムのWorkday のデータにクエリ・操作できるようにします。

1. Agents & GenAI Models に移動し、Create your first agent をクリック

2. Code agent を選択し、名前を付け、Agent version で Asynchronous agent without streaming を選択

3. 上部のタブから Settings を選択。Code env selection で Default Python code env を作成した環境（例：MCP_Package）に設定

4. Agent の Design タブに戻り、以下のコードを貼り付けます。EMAIL と PAT を自分の値に置き換えてください

import os
import base64
from typing import Dict, Any, List

from dataiku.llm.python import BaseLLM
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

# ---------- Persistent MCP client (cached between calls) ----------
_MCP_CLIENT = None

def _get_mcp_client() -> MultiServerMCPClient:
    """Create (or reuse) a MultiServerMCPClient to CData Cloud MCP."""
    global _MCP_CLIENT
    if _MCP_CLIENT is not None:
        return _MCP_CLIENT

    # Set creds via env/project variables ideally
    EMAIL = os.getenv("CDATA_EMAIL", "YOUR_EMAIL")
    PAT   = os.getenv("CDATA_PAT",   "YOUR_PAT")
    BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"

    if not EMAIL or PAT == "YOUR_PAT":
        raise ValueError("Set CDATA_EMAIL and CDATA_PAT as env variables or inline in the code.")

    token = base64.b64encode(f"{EMAIL}:{PAT}".encode()).decode()
    headers = {"Authorization": f"Basic {token}"}

    _MCP_CLIENT = MultiServerMCPClient(
        connections={
            "cdata": {
                "transport": "streamable_http",
                "url": BASE_URL,
                "headers": headers,
            }
        }
    )
    return _MCP_CLIENT


def _pick_tool(tools, names: List[str]):
    L = [n.lower() for n in names]
    return next((t for t in tools if t.name.lower() in L), None)


async def _route(prompt: str) -> str:
    """
    Simple intent router:
      - 'list connections' / 'list catalogs' -> getCatalogs
      - 'sql: ...' or 'query: ...' -> queryData
      - otherwise -> help text
    """
    client = _get_mcp_client()
    tools = await client.get_tools()

    p = prompt.strip()
    low = p.lower()

    # 1) List connections (catalogs)
    if "list connections" in low or "list catalogs" in low:
        t = _pick_tool(tools, ["getCatalogs", "listCatalogs"])
        if not t:
            return "No 'getCatalogs' tool found on the MCP server."
        res = await t.ainvoke({})
        return str(res)[:4000]

    # 2) Run SQL
    if low.startswith("sql:") or low.startswith("query:"):
        sql = p.split(":", 1)[1].strip()
        t = _pick_tool(tools, ["queryData", "sqlQuery", "runQuery", "query"])
        if not t:
            return "No query-capable tool (queryData/sqlQuery) found on the MCP server."
        try:
            res = await t.ainvoke({"query": sql})
            return str(res)[:4000]
        except Exception as e:
            return f"Query failed: {e}"

    # 3) Help
    return (
        "Connected to CData MCP

"
        "Say **'list connections'** to view available sources, or run a SQL like:
"
        "  sql: SELECT * FROM [Salesforce1].[SYS].[Connections] LIMIT 5

"
        "Remember to use bracket quoting for catalog/schema/table names."
    )


class MyLLM(BaseLLM):
    async def aprocess(self, query: Dict[str, Any], settings: Dict[str, Any], trace: Any):
        # Extract last user message from the Quick Test payload
        prompt = ""
        try:
            prompt = (query.get("messages") or [])[-1].get("content", "")
        except Exception:
            prompt = ""

        try:
            reply = await _route(prompt)
        except Exception as e:
            reply = f"Error: {e}"

        # The template expects a dict with a 'text' key
        return {"text": reply}

クイックテストを実行

1. 右側のパネルで Quick Test を開く
2. JSON コードを貼り付けて Run test をクリック

{
   "messages": [
      {
         "role": "user",
         "content": "list connections"
      }
   ],
   "context": {}
}

エージェントとチャット

Chat タブに切り替えて、「List all connections」 のようなプロンプトを試してみてください。チャット出力に接続カタログの一覧が表示されます。



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