CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータにアクセスするエージェントを構築
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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage への接続を設定
Relevance AI から Azure Data Lake Storage 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 Data Lake Storage のデータを操作するには、まずCData Connect AI で Azure Data Lake Storage 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 Data Lake Storage を選択します
-
Azure Data Lake Storage への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Azure Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法
Azure Data Lake Storage Gen2 への接続
それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Account：ストレージアカウントの名前
- FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
- Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます
Azure Data Lake Storage Gen2への認証
続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。
アクセスキー
アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。
Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：
- ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
- 設定でアクセスキーを選択します
- 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：AccessKey
- AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値
共有アクセス署名（SAS）
共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme：SAS
- SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値
その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。
- 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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 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)
Connect をクリックして接続を確立します。Relevance AI が資格情報を検証し、エージェントで使用するためにCData Connect AI MCP サーバーを登録します。
ステップ3：リアルタイムの Azure Data Lake Storage のデータを使用してRelevance AI エージェントを構築・実行
- エージェントのRun タブに切り替えます
- タスクを入力します。例：「ServiceNow から最新の5件のインシデントをリストして」
- エージェントがMCP エンドポイント経由でConnect AI にクエリを実行し、Azure Data Lake Storage のデータ からのリアルタイム結果を表示します
接続が完了すると、Relevance AI エージェントはCData Connect AI MCP サーバーを介して、リアルタイムのAzure Data Lake Storage のデータに対してクエリの発行、レコードの取得、AI 駆動のタスクの実行が可能になります。
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