CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの Azure Table のデータにアクセスするエージェントを構築

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、Relevance AI がインテリジェントなエージェントワークフロー内でAzure Table のデータにセキュアにアクセスしてアクションを実行できるようにします。

Relevance AI は、自然言語推論を活用した自律的なワークフローを組織が作成できるAI 自動化およびエージェント構築プラットフォームです。ユーザーは、API、データベース、サードパーティシステムと連携して日常のビジネスタスクやデータ操作を完了するエージェントを視覚的に設計できます。

Relevance AI を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを介してCData Connect AI と統合することで、エージェントはリアルタイムでAzure Table のデータをクエリ、要約、操作できるようになります。この接続により、Relevance AI のインテリジェントなワークフローエンジンとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続がブリッジされ、すべてのクエリが手動でデータをエクスポートすることなく、承認されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI で Azure Table への接続を設定し、Relevance AI にCData MCP サーバーを登録し、リアルタイムのAzure Table のデータと連携するエージェントを構築する手順を説明します。

ステップ1：Relevance AI 用に Azure Table への接続を設定

Relevance AI から Azure Table 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。Relevance AI からAzure Table のデータを操作するには、まずCData Connect AI で Azure Table 接続を作成し設定します。

Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします

Add Connection パネルからAzure Table を選択します

Azure Table への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Account プロパティをストレージアカウント名に設定し、ストレージアカウントのAccessKey を設定して接続します。これらの値を取得する方法は次のとおりです。

ストレージをBackend として使用している場合（デフォルト）
- Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「ストレージアカウント」を選択します。
- ストレージアカウントがない場合は、「追加」ボタンをクリックしてアカウントを作成します。
- 使用するストレージアカウントのリンクをクリックし、「設定」の「アクセスキー」を選択します。「アクセスキー」ウィンドウには、ストレージアカウント名とCData 製品で使用するキー（接続にはkey1またはkey2のどちらかを使用できます）が含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。
Azure SQL への接続
- Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「Azure Cosmos DB」を選択します。
- 使用するCosmos DB アカウントのリンクをクリックし、「設定」の「接続文字列」を選択します。「接続文字列」ウィンドウには、Cosmos DB アカウント名とCData 製品で使用する主キーが含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。
Save & Test をクリックします
Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Relevance AI からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するために、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 アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックしてSettings を開きます
Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします

トークンが表示されたらコピーして安全に保存してください。再度表示されることはありません

Azure Table 接続の設定とPAT の生成が完了したら、Relevance AI はCData MCP サーバーを介してAzure Table のデータに接続できるようになります。

ステップ2：Relevance AI で接続を設定

CData Connect AI のMCP エンドポイントと認証情報をRelevance AI に登録して、エージェントがConnect AI からリアルタイムデータを呼び出せるようにします。

Relevance AI にサインインし、アカウントをお持ちでない場合は作成します
サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします

Build from scratch を選択し、エージェントに名前を付けます（例：CData MCP Server）

エージェントエディター内でAdvanced を選択し、MCP Server タブに切り替えます

+ Add Remote MCP Tools をクリックします
表示されるダイアログで、以下のようにフィールドを入力します：

URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
Label: 任意のカスタムラベル（例： cdata_mcp_server）
Authentication: Custom headers を選択します
ヘッダーのkey:value ペアを追加します。メールアドレスとPAT をemail:PAT の形式で組み合わせ、その文字列をBase64 でエンコードし、先頭にBasic を付けます
- Key: Authorization
- Value: Basic base64(email:PAT)