CData Connect AI 経由で Boomi Agentstudio と Amazon Athena のデータを統合

Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist

CData Connect AI を使用して、Boomi Agentstudio からAmazon Athena のデータへのセキュアでガバナンスの効いたアクセスを提供し、AI エージェントが統合・自動化ワークフロー内でライブエンタープライズデータに対してアクションを実行できるようにします。

Boomi Agentstudio は、タスクの自動化、統合ワークフローの強化、ビジネスプロセス全体でのインテリジェントな意思決定をサポートする AI エージェントを設計、オーケストレーション、ガバナンスするためのエンタープライズプラットフォームです。CData Connect AI と接続することで、Boomi Agentstudio は標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、Amazon Athena などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、アクションを実行できます。

CData Connect AI は、エンタープライズデータシステムへのガバナンスが効いたリアルタイムアクセスを提供するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。350 以上のデータソースにわたって、カタログ、スキーマ、テーブル、SQL クエリを含む構造化されたメタデータを公開します。Connect AI を使用すると、Boomi Agentstudio は ETL パイプライン、データレプリケーション、カスタム統合コードを必要とせずに、ライブの運用データをエージェントロジックとワークフロー自動化に直接取り込むことができます。

この記事では、Boomi Agentstudio を CData Connect AI MCP エンドポイントに接続し、Amazon Athena やその他のサポート対象データソースへのアクセスを設定し、エージェント駆動型ワークフロー内からリアルタイムクエリを発行する方法を説明します。

Amazon Athena データ連携について

CData は、Amazon Athena のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています：

IAM 認証情報、アクセスキー、インスタンスプロファイルなど、さまざまな方法で安全に認証できます。多様なセキュリティニーズに対応し、認証プロセスを簡素化します。
詳細なエラーメッセージにより、セットアップを効率化し、問題を迅速に解決できます。
サーバーサイドでのクエリ実行により、パフォーマンスを向上させ、クライアントリソースへの負荷を最小限に抑えます。

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Athena を統合し、お気に入りのツールから詳細な分析を行うことができます。

CData を使用した Amazon Athena のユニークなユースケースについては、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/amazon-athena-use-cases

はじめに

前提条件

Amazon Athena のアカウント
CData Connect AI のアカウント
Boomi Agentstudio のアカウント

ステップ 1：Boomi Agentstudio 用に Amazon Athena への接続を設定

Boomi Agentstudio が Amazon Athena にアクセスするには、CData Connect AI で Amazon Athena への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Boomi に公開されます。

Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に + Add Connection をクリック
利用可能なデータソースから Amazon Athena を選択
Amazon Athena に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法

それでは、早速Athena に接続していきましょう。

データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。
- DataSource：接続するAmazon Athena データソース。
- Database：接続するAmazon Athena データベース。
- AWSRegion：Amazon Athena データがホストされているリージョン。
- S3StagingDirectory：クエリの結果を保存するS3 フォルダ。
Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。
Amazon Athena の認証設定

CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。

AWS キーを取得

IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。
1. IAM コンソールにサインインします。
2. ナビゲーションペインでユーザーを選択します。
3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してからセキュリティ認証情報タブに移動します。
AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。
1. ルートアカウントの認証情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
2. アカウント名または番号を選択します。
3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、［Access Keys］セクションを展開します。
その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。
「Create & Test」をクリック
認証が完了したら、Amazon Athena 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token（PAT）の生成

Boomi Agentstudio はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（PAT） を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 で、右上の 歯車アイコン を選択して Settings を開きます。
Access Tokens で Create PAT を選択します。
トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。
トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。

Amazon Athena 接続と PAT が設定できたので、Boomi Agentstudio は CData Connect AI MCP サーバー経由でAmazon Athena のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：CData Connect AI MCP エンドポイントを使用してソースを作成

まず、Boomi Agentstudio 内に新しい MCP データソースを作成します。これにより Boomi と CData Connect AI 間のセキュアな接続が確立され、エージェントが MCP ツールを呼び出してライブエンタープライズデータを操作できるようになります。

Connect AI MCP をソースとして接続するには、以下のプロセスに従います。

Boomi にログインします。
Services を開き、リストから Agentstudio を選択します。
Sources タブに移動し、Create a new source をクリックします。
Agent Designer ウィンドウで Sources タブを開き、ソースタイプとして Model Context Protocol (MCP) を選択します。
Create MCP Source 画面で、以下の Configuration 詳細を入力します。
- Name: ソースの名前を入力
- Details: ソースの簡単な説明を追加
- Transport Type: Streamable HTTP
- URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Authentication: Basic Authentication
- Username: Connect AI アカウントのユーザー名を入力
- Password: Connect AI の PAT を入力
Test Connection をクリックします。
接続が成功したら、Discover Tools をクリックします。Boomi は queryData、getCatalogs、getSchemas、getTables などの CData Connect AI によって公開されているすべての MCP ツールを Tools タブに一覧表示します。
Discover and Select Tools セクションですべてのツールを選択し、Continue をクリックします。
Review セクションで詳細を確認し、Save をクリックします。

Boomi は新しいソースを Sources タブに追加します。

Tools タブをクリックして、CData Connect AI のすべてのツールがリストに表示されていることを確認します。

ステップ 3：新しいエージェントを作成

Amazon Athena のデータとやりとりするための新しいエージェントを作成します。エージェントはプロンプトと Connect AI によって公開されたツール間のインターフェースとして機能し、クエリを処理してインテリジェントなレスポンスを返すことができます。

Agents タブに移動し、Create New Agent をクリックします。
Agent Designer ウィンドウで、Agents タブの下にある Blank Template を選択します。
Profile セクションで以下の詳細を入力します。
- Basic Information: ゴール、エージェント名、エージェント画像を指定
- Agent Mode: プロンプトへの応答方法に基づいて Conversational または Structured モードを選択し、それに応じてモードを設定
Save and Continue をクリックします。
Tasks セクションで、エージェントが実行するアクションを定義します。
1. + Add New Task をクリックします。
2. Description タブでタスク名と説明を入力します。
3. Instructions タブで + Add New Instruction をクリックし、このタスク内でエージェントがツールを使用する方法を説明します。
4. Tools タブで + Add New Tool をクリックし、Connect AI によって公開されたツールを選択します。Update Selected Tool をクリックし、Requires Approval と Data Passthrough を有効にして、タスクを保存し、Save and Continue をクリックします。
注意: すべてのタスクで最大 25 個のツールを追加できます。
Guardrails セクションで、エージェントがセキュアかつ倫理的に動作するためのルール、制限、フィルターを定義します。必要に応じてブロックメッセージ、拒否トピック、ワードフィルター、カスタム正規表現パターンを追加します。Save and Continue をクリックします。
Review セクションですべての詳細を確認し、Deploy をクリックしてエージェントをデプロイします。