【MCP Server】LangChain からWorkday のデータに連携しよう！

加藤龍彦
デジタルマーケティング

LangChain とCData Connect AI MCP Server で Workday へのリアルタイムアクセスを実現。自然言語クエリでデータ探索できる AI ワークフローを構築する方法をご紹介します。

LangChain は、開発者やデータエンジニア、AI 実践者が LLM、ツール、API、データコネクタを組み合わせて AI 活用アプリケーションやワークフローを構築するためのフレームワークです。LangChain と CData Connect AI を組み込みの MCP Server を通じて統合することで、ワークフローからライブの Workday にリアルタイムで簡単にアクセスして対話できるようになります。

CData Connect AI は、Workday のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Workdayの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Workday のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Workdayへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたWorkday のデータを迅速に取得できます。

この記事では、CData Connect AI での Workday 接続の設定、LangChain への MCP サーバーの登録、そして Workday をリアルタイムでクエリするワークフローの構築方法をご紹介します。

前提条件

CData Connect AI のアカウント
Python バージョン 3.10 以上（LangChain および LangGraph パッケージをインストールするため）
OpenAI API キーを生成して保存
システムに Visual Studio Code をインストール

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：LangChain 用の Workday 接続を設定する

それでは早速、LangChain から Workday にアクセスできるようにしていきましょう。まず、CData Connect AI で Workday 接続を作成します。この接続は、その後リモート MCP サーバーを通じて LangChain に公開されます。

Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして「+ Add Connection」をクリックします

利用可能なデータソースから「Workday」を選択します

Workday に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。
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。
「Create & Test」をクリックします
認証が完了したら、Workday 接続の「Permissions」タブを開き、必要に応じてユーザーベースの権限を設定します

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

LangChain は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

Connect AI で、右上の歯車アイコンを選択して「Settings」を開きます
「Access Tokens」で、「Create PAT」を選択します
トークンのわかりやすい名前を付けて、「Create」を選択します

トークンをコピーして安全に保管してください。PAT は作成時にのみ表示されます

これで Workday 接続の設定と PAT の生成が完了しました。LangChain から CData MCP サーバーを通じて Workday に接続する準備が整いました。

注：Connect AI の「Integrations」セクションの「LangChain」から PAT を生成することもできます。「Connect」→「 Create PAT」をクリックするだけで生成できます。

ステップ 2：LangChain で MCP サーバーに接続する

続いて、LangChain をCData Connect AI のリモートMCP サーバーに接続していきましょう。推論に OpenAI（ChatGPT）を使用するには、MCP サーバーエンドポイントと認証情報を config.py ファイルで設定します。これらを設定することで、LangChain が MCP サーバーツールを呼び出せるようになり、OpenAI が自然言語での推論を処理してくれます。

LangChain MCP 用のフォルダを作成します
フォルダ内にconfig.py と langchain.py の2つの Python ファイルを作成します。
config.py で、MCP サーバーの認証と URL を定義する Config クラスを作成します。Base64 エンコードされた CData Connect AI のユーザー名と PAT（前提条件で取得したもの）を指定する必要があります。
```
 
class Config: 
      MCP_BASE_URL = "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"   # MCP Server の URL 
      MCP_AUTH = "base64encoded(EMAIL:PAT)"   # Base64 エンコードされた Connect AI の Email:PAT 
```
注：Base64 エンコードツールを使用して、MCP_AUTH の Base64 エンコード版を作成できます。

langchain.py で、MCP サーバーと MCP クライアントを設定して、ツールとプロンプトを呼び出します：

 
""" 
LangChain ReAct エージェントと CData Connect AI MCP サーバーを統合します。
このスクリプトは、ツールの取得、フィルタリング、LLM を使用したエージェントベースの推論を実行します。
""" 

import asyncio 
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient 
from langchain_openai import ChatOpenAI 
from langgraph.prebuilt import create_react_agent 
from config import Config 

async def main(): 
    # 1 つ以上のサーバー URL で MCP クライアントを初期化
    mcp_client = MultiServerMCPClient( 
        connections={ 
            "default": {  # お好きな名前でOKです
                "transport": "streamable_http", 
                "url": Config.MCP_BASE_URL, 
                "headers": {"Authorization": f"Basic {Config.MCP_AUTH}"}, 
            } 
        } 
    ) 

    # サーバーによって公開されているリモート MCP ツールを読み込む
    all_mcp_tools = await mcp_client.get_tools() 
    print("検出された MCP ツール:", [tool.name for tool in all_mcp_tools]) 

    # ReAct スタイルのエージェントを作成して実行
    llm = ChatOpenAI( 
        model="gpt-4o",  
        temperature=0.2, 
        api_key="YOUR_OPEN_API_KEY"  # ここに OpenAI API キーを使用します（https://platform.openai.com/ で確認できます）
    ) 

    agent = create_react_agent(llm, all_mcp_tools) 

    user_prompt = "[rootadoname]1 で利用可能なテーブルはいくつありますか?"  # 必要に応じてプロンプトを変更してください
    print(f"
ユーザープロンプト: {user_prompt}") 

    # エージェントに MCP ツールを使用するように求めるプロンプトを送信
    response = await agent.ainvoke( 
        {"messages": [{"role": "user", "content": (user_prompt),}]} 
    ) 

    # エージェントの最終応答を出力
    final_msg = response["messages"][-1].content 
    print("エージェントの最終応答:", final_msg) 

if __name__ == "__main__": 
    asyncio.run(main())

ステップ 3：LangChain と LangGraph パッケージをインストールする

それでは、LangChain を CData Connect AI MCP と組み合わせて使用し、推論に OpenAI を統合するために必要なPython パッケージをインストールしていきましょう。

プロジェクトのターミナルで次のコマンドを実行してください。

 
pip install langchain-mcp-adapters langchain-openai langgraph

ステップ 4：LangChain を使用して Workday にプロンプトを送信する（MCP サーバー経由）

インストールが完了したら、
```
python langchain.py
```
を実行してスクリプトを実行します
スクリプトは MCP サーバーに接続し、接続されたデータをクエリするために利用可能な CData Connect AI MCP ツールを検出します
プロンプトを入力します（例：「Workday で利用可能なテーブルはいくつありますか?」）
それに応じて、エージェントが結果を返します

CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート

いかがでしたか？LangChain から Workday へのデータ接続が簡単に完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14 日間の無償トライアルで AI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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