GumloopでXML と連携するフローを作る

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Gumloop から自動化ワークフロー内でXML にセキュアにアクセスしてアクションを実行します。

Gumloop は、トリガー、AI ノード、API、データコネクタを組み合わせてAI を活用したワークフローを作成できるビジュアル自動化プラットフォームです。Gumloop と CData Connect AI を組み込みの「MCP (Model Context Protocol) Server」を通じて統合することで、ワークフローからライブの にシームレスにアクセスして対話できるようになります。

このプラットフォームはローコード環境を提供しているため、大規模な開発作業なしで複雑なプロセスを簡単にオーケストレーションできます。柔軟性が高く、複数のビジネスアプリケーション間での統合が可能で、ライブデータを使ったエンドツーエンドの自動化を実現します。

CData Connect AI は、XMLを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、GumloopにXMLの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、Connect AI での XML 接続の構成、Gumloop への MCP Serverの登録、そして XML をクエリするワークフローの構築に必要な手順をご紹介します。

ステップ 1: Gumloop 用のXML 接続を構成する

それでは早速、Gumloop からXML への接続を設定していきましょう。Gumloop から XML と対話するには、まず CData Connect AI で XML への接続を作成して構成します。

  1. Connect AI にログインし、「Connections」をクリックして「 Add Connection」をクリックします 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「XML」を選択します データソースの選択
  3. XML に接続するために必要な認証情報を入力しましょう。

    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。

    接続の構成 (Salesforce の例) 「Create & Test」をクリックします
  4. 「Add XML Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークンを追加する

パーソナルアクセストークン (PAT) は、Gumloop からConnect AI への接続を認証するために使用します。アクセスの粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  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、設定ページを開きます。
  2. 「Settings」ページで、「Access Tokens」セクションに移動し、 「Create PAT」をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして、今後の使用のために安全に保管してください。

これで、Gumloop からXML に接続する準備が整いました！

ステップ2：Gumloop でMCP Server に接続する

続いて、Connect AI の MCP Server エンドポイントと認証情報をGumloop の認証情報に追加します。

  1. Gumloop のアカウントを作成して（アカウント未作成の場合）、サインインしましょう。
  2. Gumloop Credentials のページにアクセスして、MCP Server を構成します。
  3. 「Add Credentials」をクリックし、「MCP Server」を検索して選択します
    4. MCP Serverの構成 MCP Serverアプリ
  4. 以下の詳細情報を入力します。
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: XML-mcp-server などのわかりやすい名前
    • Access Token / API Key: 空白のままにします
    • Additional Header: Authorization: Basic YOUR EMAIL:YOUR PAT
      • CData MCP Serverへの接続構成
    • 認証情報を保存します
      • 保存された MCP 認証情報

これで、Gumloop でワークフローを構築する際に MCP Server が利用できるようになりました。

ステップ3: ワークフローを構築してGumloop でXML のリアルタイムデータを探索する

  1. Gumloop Personal workspace にアクセスし、 「Create Flow」をクリックします。
    2. Gumloop ワークフローの作成
  2. 「」アイコンを選択するか、「Ctrl」+「B」を押してノードまたはサブフローを追加します。
    3. ノードの追加
  3. 「Ask AI」を検索して選択します。
    4. Ask AI の選択
  4. 「Show More Options」をクリックし、「Connect MCP Server?」オプションを有効にします。
    5. 「Connect MCP Server?」の有効化
  5. 「MCP Servers」ドロップダウンから、保存したMCP 認証情報を選択します。
  6. プロンプトを追加し、要件に応じてAI モデルを選択します。
    7. プロンプトの追加
  7. 必要な詳細の構成が完了したら、「Run」をクリックしてパイプラインを実行します
    8. 例 1: Gumloop ワークフローの実行 例 2: Gumloop ワークフローの実行

ワークフローの実行が完了すると、CData Connect AI MCP Serverを通じて XML を正常に取得できたことが確認できます。MCP Client ノードを使用することで、データに対する質問、レコードの取得、アクションの実行が可能になります。

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