FlowiseのAIエージェントからConnect AI経由でXML に接続

Flowise AI と CData Connect AI MCP Server を連携して、エージェントがレプリケーションなしで XML のリアルタイムデータを安全にクエリ・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、数百種類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 XML 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 XML 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XML のデータをクエリできるようにする方法を説明します。

ステップ 1：Flowise 用の XML 接続を設定

Flowise AI から XML 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XML のデータを操作するには、まず CData Connect AI で XML 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. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから XML を選択
    3. データソースを選択
  3. XML に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    データソースを認証するには、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。 データプロバイダーはXML API を双方向データベーステーブルとしてモデル化し、XML ファイルをread-only ビュー（ローカルファイル、人気のクラウドサービスに格納されたファイル、およびFTP サーバー）としてモデル化します。 HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、およびFTP を含む主な認証スキームはサポートされています。認証のガイドについては、データプロバイダーのドキュメント内の「はじめに」セクションをご覧ください。

    URI と認証値を設定した後で、DataModel を設定することでデータの構造によりよくマッチするようデータの抽象化を調整できます。

    DataModel プロパティはデータがどのようにテーブルとして抽象化されるかを制御するプロパティであり、次の基本的な設定を調整します。

    • Document（デフォルト）：XML データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーは入れ子化した要素をデータの集約値として返します。
    • FlattenedDocuments：入れ子化したドキュメントとその親を結合して単一のテーブルに入力します。
    • Relational：個別の関連テーブルを階層化されたデータから返します。テーブルは主キーと、親ドキュメントにリンクする外部キーを含みます。

    リレーショナルな抽象化の設定についての詳細は、「XML データのモデリング」セクションを参照してください。次の例で使用されているサンプルデータも存在します。 このデータには、人名、その人たちが所有する車、車に施されたさまざまなメンテナンスに関する情報が含まれます。

    接続を設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限を更新

接続が確立されると、XML 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. 新しい PAT を作成
  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

XML 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から Connect AI 経由でXML 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. Add credential をクリック
  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
    4. Flowise で OpenAI 認証情報を追加

PAT 変数を追加

  1. Variables に移動し、Add Variable をクリック
    2. Variables に移動
  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
    4. Flowise で PAT を変数として追加

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. Agent Flow ページ
  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. Flowise でエージェントノードを追加
  3. Start ノードを Agent ノードに接続
    4. Flowise でエージェントノードを接続

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
Agent Node の詳細を入力

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}}"
  }
}
Flowise でカスタム MCP ツールを設定

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XML 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 fromXML 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
    4. Flowise でリアルタイムクエリをテスト

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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