CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの Workday のデータ に接続する方法

Flowise AI を CData Connect AI MCP サーバーと統合し、レプリケーションなしでエージェントがセキュアにリアルタイムデータをクエリ・操作できるようにします。

Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル（LLM）を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。

CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの Workday をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの Workday のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。

このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでWorkday のデータをクエリできるようにする方法を説明します。

Workday データ連携について

CData は、Workday のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています：

  • Prism Analytics Data Catalog で作成したテーブルやデータセットにアクセスでき、Workday システムの忠実性を損なうことなく、ネイティブの Workday データハブを操作できます。
  • Workday Reports-as-a-Service にアクセスして、Prism から利用できない部門データセットや、Prism の許容サイズを超えるデータセットのデータを表示できます。
  • WQL、REST、または SOAP でベースデータオブジェクトにアクセスし、より詳細で細かいアクセスを実現できます（ただし、クエリの作成には Workday 管理者や IT の支援が必要な場合があります）。

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Workday を統合し、当社のツールを活用して Workday データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。アクセスは、認証されたユーザーの ID とロールに基づいて、ユーザーレベルで保護されます。

Workday を CData と連携させるための設定についての詳細は、ナレッジベース記事をご覧ください：Comprehensive Workday Connectivity through Workday WQL および Reports-as-a-Service & Workday + CData: Connection & Integration Best Practices


はじめに


ステップ 1：Flowise 用の Workday 接続を設定

Flowise AI 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。Flowise AI 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 タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

接続が確立されると、Workday データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Flowise AI 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、Flowise AI 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：Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定

Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。

OpenAI 認証情報を追加

  1. Credentials に移動し、Add Credential を選択
  2. ドロップダウンから OpenAI API を選択
  3. 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け

PAT 変数を追加

  1. Variables に移動し、Add Variable をクリック
  2. Variable Name（例：PAT）を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
  3. Add をクリックして変数を保存

ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築

  1. Agent Flows に移動し、Add New を選択
  2. 「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ
  3. Start ノードを Agent ノードに接続

エージェント設定を構成

Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力：

  • Model：ChatOpenAI または希望のモデルを選択（例：gpt-4o-mini）
  • Connect Credential：先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
  • Streaming：有効

カスタム MCP ツールを追加

  1. Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
  2. 以下のように JSON パラメータを入力：
{
  "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
  "headers": {
    "Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
  }
}

更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。

ステップ 4：Flowise でリアルタイムのWorkday のデータをテスト・クエリ

  1. Flowise で Chat タブを開く
  2. 「Show top 10 records fromWorkday のデータtable」 のようなクエリを入力
  3. CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認

ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。

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