Meta MuseからZuora のデータに連携する方法(Connect AI)

CData Connect AI でMeta の AI エージェント Muse からZuora のデータにセキュアにアクセス・操作できるようにします。

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 Zuora 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Zuora 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 Zuora への接続を設定

Muse から Zuora への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Muse 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
  3. Add Connection パネルから Zuora を選択
  4. データソースの選択
  5. 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)
  6. 「Save & Test」をクリック
  7. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
  8. 権限の更新

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。

  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
  5. 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 Muse 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: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。

  1. 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
  2. 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。
  3. 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。

  4. 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 Continue をクリック

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 Zuora 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Zuora のデータを操作してみましょう。

  1. 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
    • Zuora で利用可能なオブジェクトとフィールドを表示して
    • Zuora から上位 5 件のレコードを取得して
  2. 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
  3. Muse 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 Muse からのリアルタイムデータのクエリ

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Zuora のデータを取得できるようになりました。

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