Meta MuseからZendesk のデータに連携する方法（Connect AI）
Muse は、Muse Spark モデルをベースに開発された Meta のパーソナル AI エージェントで、iOS、Android、Web で利用できます。リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーに接続できるため、データソースを Muse に指定すればエージェント側でリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。
Muse を Remote MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Muse はガバナンスの効いたリアルタイムのZendesk のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトでデータの探索、レコードの取得、オブジェクトの操作が行えます。なお、すべてのリクエストは認可されたデータソースに対して実行されます。
この記事では、Connect AI での Zendesk 接続設定、Personal Access Token の生成、Muse での Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタの作成、そして Muse からリアルタイムZendesk データを操作する手順をご紹介します。
ステップ 1：Meta Muse 用に Zendesk への接続を設定
Muse から Zendesk への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse からZendesk のデータを操作するために、まず Connect AI で Zendesk のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Zendesk を選択
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Zendesk に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Zendesk 接続プロパティの取得・設定方法
Zendesk に接続するには、https://{subdomain}.zendesk.com の形式でURL（Zendesk Support URL）を設定します。接続後、次のセクションの説明に従ってユーザー認証を行います。
また、TicketMetrics テーブルのアーカイブデータを扱うユーザーは、UseIncrementalAPI プロパティをTrue に設定する必要があります。
Zendesk への認証
Zendesk は、Zendesk インスタンスの設定に応じて、3種類の認証をサポートします。API トークン認証、OAuth 認証、Basic 認証（レガシー）です。
API トークン認証
API トークン認証を使用する場合は、E メールアドレスとApiToken を指定します。 AuthScheme をAPIToken に、User をE メールアドレスに設定し、Zendesk Support の管理画面で以下の設定を行います。
- Token アクセスを有効にします。
- Admin -> Channels-> API で、API トークンを管理します。一度にアクティブにできるトークンは1つだけです。トークンを削除すると、そのトークンは永久に無効化されます。
その他の認証方法についてはヘルプドキュメントを参照してください。
- 「Save & Test」をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、Muse から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません
Zendesk のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Muse は Connect AI 経由でZendesk のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2：Meta Muse で Connect AI MCP Server へのカスタムコネクタを作成
Muse には「MCP サーバーを追加する」ための設定フォームがありません。その代わり、Connect AI Remote MCP Server を指すカスタムコネクタを作ってほしい、と Muse に自然言語で依頼します。Connect AI Remote MCP Server は Streamable HTTP に対応した、ホスト型のパブリック HTTPS エンドポイントです。Muse は公式の MCP SDK を使ってセキュアな VM 上にコネクタを構築し、利用可能な Connect AI のデータツールを検出して呼び出します。
- iOS、Android、Web のいずれかで Muse を開き、新しいチャットを開始します
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Connect AI Remote MCP Server へのカスタムコネクタを作成するよう Muse に依頼します。その際、サーバーの URL と、エンドポイントが Streamable HTTP で動作するホスト型 MCP サーバーであることを伝えます。例：
CData Connect AI へのカスタムコネクタを作成してください。https://mcp.cloud.cdata.com/mcp で公開されている Streamable HTTP 対応のホスト型 MCP サーバーで、Authorization ヘッダーが必要です。
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Muse が資格情報の入力を求めてきたら、チャットとは別のセキュアな入力フローが開き、入力した値は Secure Credentials Store に保存されます。Authorization ヘッダーの値を Basic your_base64_encoded_email_PAT の形式で入力します
注意：Authorization の値は、email:PAT を Base64 エンコードし、先頭に Basic を付けたものです。この値は必ず Muse のセキュアな資格情報入力画面で入力し、チャット欄には絶対に入力しないでください。
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Muse が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なデータツールの一覧を表示します。カスタムコネクタの確認内容をチェックして Continue をクリックします。Muse から連携をスキルとして保存するか尋ねられたら yes を選択しておくと、以降のすべてのチャットでコネクタを利用できます
カスタムコネクタを保存すると、どのチャットからでも Connect AI のツールを使えるようになります。
ステップ 3：Meta Muse からリアルタイム Zendesk のデータ を操作
連携設定が完了したら、Muse から自然言語のプロンプトでリアルタイムZendesk のデータを操作してみましょう。
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Muse のチャットで、Connect AI コネクタを使うプロンプトを入力します。例：
- CData Connect AI コネクタを使って、利用可能なコネクションを一覧表示して
- Zendesk で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
- Zendesk から上位 5 件のレコードを取得して
- Sentinel のダイアログが表示されたら、ツールの呼び出しを承認します
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Muse が Connect AI MCP Server を呼び出し、Zendesk のデータのリアルタイム結果を返します
これで Muse が Connect AI MCP Server と通信し、チャットから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムZendesk のデータを取得できるようになりました。
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