MastraとConnect AI MCPサーバーでXML を統合

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI MCP Server を活用して、Mastra エージェントが XML のリアルタイムデータを安全にクエリ・読み取り・操作できるようにします。レプリケーションは不要です。

Mastra は、インテリジェントで構成可能な AI エージェントを構築する開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。そのモジュラーフレームワークと宣言的なアーキテクチャにより、エージェントのオーケストレーション、LLM との統合、データ駆動ワークフローの自動化が簡単になります。しかし、エージェントがローカルメモリや事前定義された API を超えたデータを操作する必要がある場合、多くの実装はカスタムミドルウェアやスケジュールされた同期に依存して、外部システムからローカルストアにデータをコピーします。このアプローチは複雑さを増し、メンテナンスの負担を増加させ、レイテンシを導入し、エージェントのリアルタイムの可能性を制限します。

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、Mastra エージェントに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、CData Connect AI MCP 接続を設定し、Mastra Studio で MCP サーバーを登録し、リアルタイムの XML データをクエリするエージェントを構築するために必要な手順を説明します。

前提条件

始める前に、以下を準備してください：

  1. CData Connect AI アカウント
  2. Node.js 18 以上と npm がインストールされていること
  3. 動作する Mastra プロジェクト（npm create mastra@latest で作成）
  4. XML へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な以下の認証情報を準備してください：

  1. USERNAME: CData のメールログイン
  2. PAT: Connect AI で Settings にアクセスし Access Tokens をクリック（一度だけコピー可能）
  3. MCP_BASE_URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

ステップ1：Mastra 用の XML 接続を設定

Mastra から XML への接続は、CData Connect AI のリモート MCP を通じて実現できます。Mastra 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 にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
    2. 接続の追加
  2. 接続を追加パネルから「XML」を選択
    3. データソースの選択
  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。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリック
  5. XML 接続の追加ページで「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の追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Mastra から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するため、サービスごとに個別の 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（）をクリックして設定ページを開きます。
  2. 設定ページで「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るため、必ずコピーして今後の使用に備えて安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、Mastra からXML のデータに接続する準備が整いました。

ステップ2：Mastra プロジェクトをセットアップ

  • ターミナルを開き、目的のフォルダに移動します
  • 新しいプロジェクトを作成します：
    npm create mastra@latest
    • 新しいプロジェクトの作成
  • VS Code でフォルダを開きます
  • 必要な Mastra 依存関係をインストールします：
    npm install @mastra/core @mastra/libsql @mastra/memory
  • 次に MCP 統合パッケージを個別にインストールします：
    npm install @mastra/mcp

    • ステップ3：環境変数を設定

    プロジェクトルートに以下のキーを含む .env ファイルを作成します：

    
OPENAI_API_KEY=sk-...
[email protected]
CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD=your_PAT

    変更を保存した後、開発サーバーを再起動します：

    npm run dev

    ステップ4：CData Connect AI エージェントを追加

    以下のコードで src/mastra/agents/connect-ai-agent.ts ファイルを作成します：

    
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";

const mcpClient = new MCPClient({
  servers: {
    cdataConnectAI: {
      url: new URL("https://connect.cdata.com/mcp/"),
      requestInit: {
        headers: {
          Authorization: `Basic ${Buffer.from(
            `${process.env.CDATA_CONNECT_AI_USER}:${process.env.CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD}`
          ).toString("base64")}`,
        },
      },
    },
  },
});

export const connectAIAgent = new Agent({
  name: "Connect AI Agent",
  instructions: "You are a data exploration and analysis assistant with access to CData Connect AI.",
  model: "openai/gpt-4o-mini",
  tools: await mcpClient.getTools(),
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  }),
});

    ステップ5：index.ts を更新してエージェントを登録

    src/mastra/index.ts の内容を以下に置き換えます：

    
import { Mastra } from "@mastra/core/mastra";
import { PinoLogger } from "@mastra/loggers";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { connectAIAgent } from "./agents/connect-ai-agent.js";

export const mastra = new Mastra({
  agents: { connectAIAgent },
  storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  logger: new PinoLogger({ name: "Mastra", level: "info" }),
  observability: { default: { enabled: true } },
});

    ステップ6：接続を実行して確認

    Mastra サーバーを起動します：

    npm run dev
    Mastra サーバーの起動

    ステップ7：Mastra Studio でライブクエリを実行

    Mastra Studio でチャットインターフェースを開き、以下のサンプルプロンプトを入力します：

    接続されたデータソースから利用可能なカタログを一覧表示してください。
    Mastra Studio でクエリを実行

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