CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの Zuora のデータ に接続する方法
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、350 以上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 Zuora 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 Zuora 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Zuora 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 Zuora 接続を設定
Flowise AI から Zuora 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Zuora のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Zuora 接続を作成・設定します。
- 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 Zuora を選択
-
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
プロバイダへの有効な接続を作成するには、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、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。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。
- 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
接続が確立されると、Zuora 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。
- 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
- 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
- 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
Zuora 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から CData MCP Server 経由でZuora 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
- Credentials に移動し、Add Credential を選択
- ドロップダウンから OpenAI API を選択
- 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け
PAT 変数を追加
- Variables に移動し、Add Variable をクリック
- 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
- Add をクリックして変数を保存
ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築
- Agent Flows に移動し、Add New を選択
- 「+」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
- Start ノードを Agent ノードに接続
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
カスタム MCP ツールを追加
- Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
- 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}}"
}
}
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Zuora のデータをテスト・クエリ
- Flowise で Chat タブを開く
- 「Show top 10 records fromZuora のデータtable」 のようなクエリを入力
- 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
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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