Dify と Zuora のリアルタイムデータを MCP で連携（CData Connect AI 経由）

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、Dify のエージェントやワークフローからリアルタイムのZuora のデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol（MCP）サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのZuora 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だけでZuora のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。

この記事では、Connect AI で Zuora への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのZuora のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。

Dify と CData Connect AI の連携構成

ステップ 1：Dify 用に Zuora への接続を設定

Dify から Zuora への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からZuora のデータを操作するために、まず Connect AI で Zuora のコネクションを作成・設定していきましょう。

  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 での接続の追加
  2. Add Connection パネルから Zuora を選択
    3. データソースの選択
  3. Zuora に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。

    Tenant プロパティの設定

    Zuora へ正しく接続するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。

    • USProduction：リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
    • USAPISandbox：リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
    • USPerformanceTest：リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
    • EUProduction：リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
    • EUSandbox：リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。

    デフォルトではUSProduction テナントを使用します。

    Zuora サービスの選択

    データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。

    DataQuery

    データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、迅速かつ軽量なSQL クエリでの利用に適しています。

    制限

    • フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数： 1,000,000
    • 出力レコードの最大数： 100,000
    • テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数： 5
    • テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数： 10
    • 1時間単位での、各クエリの最大処理時間： 1
    • GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ： 2
    • Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数： 20.000

    AQuADataExport

    AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト（テーブル）のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。

    制限

    • AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
    • 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。
    接続の設定（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. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Dify 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。

  1. 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
  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 の作成
  4. 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

Zuora のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 経由でZuora のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Dify に Connect AI MCP Server を登録

次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。

  1. Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス（組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降）を開きます
  2. Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
    3. MCP へ移動
  3. Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します：
    • Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Name Icon： わかりやすい名前を付けます。例：CData Connect AI
    • Server Identifier： 一意の識別子を指定します。例：cdata-connect-ai
    • Headers： 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します

    注意：Dify は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。

  4. Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます Dify への Connect AI MCP Server の追加

MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。

ステップ 3：Dify からリアルタイム Zuora のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのZuora のデータを操作してみましょう。

  1. Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択 Dify での Connect AI MCP ツールの表示
  2. エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択 Dify エージェントへの Connect AI MCP ツールの追加
  3. プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
  4. プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
    • cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
    • Zuora で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Zuora のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  5. Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Zuora のデータのリアルタイム結果を返します Dify エージェントからのリアルタイムデータのクエリ

これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのZuora のデータを取得できるようになりました。

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