IBM watsonx Orchestrate で CData Connect AI を使って Sage Intacct データ連携 AI エージェントを構築

Mohsin Turki
Mohsin Turki
Technical Marketing Engineer
IBM watsonx Orchestrate でインテリジェントエージェントを構築し、CData Connect AI を通じてリアルタイムのSage Intacct のデータにセキュアにアクセス・操作する方法を解説します。

IBM watsonx Orchestrate は、インテリジェントな自動化ワークフローを迅速に構築・展開できるノーコード・プロコード対応の AI エージェントプラットフォームです。 大規模言語モデル（LLM）やエンタープライズシステムとシームレスに接続し、実際のビジネスタスクを実行できる協調型エージェントを設計できます。

watsonx Orchestrate のエージェントは、推論、計画、API やツールとの統合を通じて、 人間のチームを補強する自動化ワークフローを実現します。

CData Connect AI は、IBM watsonx Orchestrate を 350 以上のエンタープライズデータソースやクラウドサービスと統合します。Connect AI により、エージェントはデータのレプリケーションや移動なしに、リアルタイムで Sage Intacct データをクエリし操作できます。Connect AI は Model Context Protocol（MCP）を使用して、ガバナンスされたセキュアなアクセスを提供しながら、データを元のシステム内に保持します。

IBM watsonx Orchestrate と CData Connect AI を組み合わせることで、以下が実現できます：

  • CData の MCP サーバーを通じてガバナンスされたエンタープライズデータと直接対話する AI エージェントを構築
  • 認証をセキュアに管理 - 認証情報とトークンは暗号化されプライベートに保持
  • データをコピーまたはレプリケーションすることなく、リアルタイムで Sage Intacct データをクエリ
  • CData の統合接続プラットフォームを使用してガバナンスとコンプライアンスを維持

この記事では、Sage Intacct を CData Connect AI に接続し、 Remote MCP ツールを IBM watsonx Orchestrate にインポートし、リアルタイムの Sage Intacct のデータ を使用してセキュアなエージェントワークフローを構築する方法を解説します。

前提条件

  1. CData Connect AI アカウント - 無料トライアルにサインアップするか、既存のアカウントにログインしてください。
  2. IBM watsonx Orchestrate アカウント - 30 日間の無料トライアルを開始してください。
  3. 有効な認証情報を持つ Sage Intacct アカウント。
  4. IBM watsonx Orchestrate Agent Development Kit（ADK）を使用して MCP ツールキットを管理・インポートするための Python 3.x と pip。

概要

この記事で説明する手順の概要は以下のとおりです：

  1. 接続： CData Connect AI で Sage Intacct への接続を追加し、接続が成功したことを確認します。
  2. 構築： Connect AI から Sage Intacct への接続を認証し、ADK を使用して MCP ツールをインポートすることで、IBM watsonx Orchestrate で AI エージェントを作成します。
  3. デプロイ： watsonx Orchestrate で AI エージェントをデプロイしてテストし、CData Connect AI を通じたリアルタイムの Sage Intacct のデータ との対話を確認します。

Sage Intacct データ連携について

CData は、Sage Intacct 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：

  • API の更新や変更を気にすることなく、Sage Intacct にアクセスできます。
  • 追加の構成手順なしで、Sage Intacct のカスタムオブジェクトやフィールドにアクセスできます。
  • Basic 認証による組み込み Web サービス認証情報を使用して、Sage Intacct にデータを書き戻すことができます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、ベンダーの承認・却下、エンゲージメントの挿入、カスタムオブジェクトやフィールドの作成・削除などの機能的な操作を実行できます。

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Sage Intacct を統合し、当社のツールを活用して Sage Intacct データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。

他のお客様が CData の Sage Intacct ソリューションをどのように使用しているかについては、ブログをご覧ください：Drivers in Focus: Accounting Connectivity


はじめに


ステップ1：IBM watsonx 用の Sage Intacct 接続を設定

IBM watsonx Orchestrate を Sage Intacct に接続する前に、まず CData Connect AI で Sage Intacct への接続を作成する必要があります。 この接続により、Remote MCP サーバーがセキュアでガバナンスされたエンドポイントを通じてリアルタイムの Sage Intacct のデータ にアクセスできるようになります。

注意： すでに CData Connect AI で Sage Intacct 接続を追加している場合は、このステップをスキップして次のセクションに進んでください。

1.1 CData Connect AI で接続を追加

  1. CData Connect AI にログインし、左側のパネルで Sources をクリック、次に右上の Add Connection をクリックします。
  2. 接続を追加パネルから Sage Intacct を検索して選択します。
  3. Sage Intacct に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法

    独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル（Basic 認証）、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。

    Sage Intacct への認証

    Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。

    Basic 認証

    Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。

    Basic 認証を使用して認証を行うには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme：Basic。
    • CompanyID：Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
    • User：Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
    • Password：ログインクレデンシャル用のパスワード。
    • （オプション）SenderID およびSenderPassword：Web サービスのSender ID およびパスワード（独自のWeb サービスクレデンシャルを使用している場合のみ）。

    独自のWeb サービスクレデンシャルではなく、埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、以下を実行する必要があります：

    • Web サービスダッシュボードで、会社 -> 会社情報 -> セキュリティタブに移動します。
    • Web サービス認証に"CData" を追加します。これは大文字・小文字が区別されます。これを行うには、会社 -> 会社情報（新しいUI では、設定 -> 会社）-> セキュリティ -> Web サービス認証 / 編集に移動します。
    Okta 認証についてはヘルプドキュメントを参照してください。
  4. 「Save & Test」をクリックして接続を検証します。
  5. Sage Intacct 接続の追加ページで Permissions タブに移動し、必要に応じてユーザーベースの権限を更新します。

1.2 パーソナルアクセストークン（PAT）を作成

パーソナルアクセストークン（PAT）は、IBM watsonx Orchestrate が CData Connect AI に接続する際の認証に使用されます。 きめ細かなアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI インターフェース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。
  2. 設定ページで Access Tokens セクションを開き、 Create PAT をクリックします。
  3. わかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
  4. 注意： PAT は作成時にのみ表示されます。IBM watsonx Orchestrate を設定する際に使用するため、コピーして安全に保管してください。

接続が設定され PAT が生成されたので、IBM watsonx Orchestrate からリアルタイムの Sage Intacct のデータ に接続し、Agent Development Kit（ADK）を通じて MCP ツールのインポートを開始する準備が整いました。


ステップ2：Sage Intacct のデータで AI エージェントを構築

CData Connect AI で Sage Intacct への接続が確立されたら、IBM watsonx Orchestrate で AI エージェントの構築を開始できます。このセクションでは、watsonx Orchestrate 内で接続を追加し、セキュアなアクセスのための認証を設定する方法を説明します。

2.1 IBM watsonx Orchestrate に Sage Intacct 接続を追加

このステップでは、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを IBM watsonx Orchestrate にリンクし、Agent Development Kit（ADK）を通じて Sage Intacct への接続を管理します。 以下の手順に従って設定と認証を行います。

  1. IBM watsonx Orchestrate アカウントにログインします。
  2. ホーム画面で、左側のパネルにある三本線の Menu アイコンをクリックし、Manage セクションを展開して Connections を選択します。
  3. Add new connection をクリックします。
  4. Define connection details で、後で識別できるようにユニークな Connection ID を入力します（例：mcp-cdata）。
  5. Display name に CData Connect AI MCP と入力し、Save and continue をクリックしてダイアログを確認します。
  6. Configure draft connection で、Authentication type としてドロップダウンから Key-Value Pair を選択します。
  7. Credential type までスクロールし、Team credentials ラジオボタンを選択します。
  8. 以下の詳細を入力します：
    1. Key： Authorization と入力します。
    2. Value： ステップ 1 で取得した CData Connect AI の登録メールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）をコロン（:）で区切り、先頭に Basic を付けて入力します。 例：Basic myemail@cdata.com:DVolmeSplUCJUdXVFdj
  9. Connect をクリックして接続を正常に確立し、次に Next をクリックします。
  10. Configure live connection で、Paste draft configuration をクリックして設定をコピーします。
  11. ドラフト接続と同じ認証情報設定を繰り返します（Team credentials と同じ Key-Value Pair）。
  12. Connect をクリックして検証し、次に Finish をクリックしてダイアログを確認し、接続セットアップを完了します。

2.2 ADK と必要なパッケージをインストール

CData Connect AI に Sage Intacct への接続を追加したら、IBM watsonx Orchestrate Agent Development Kit（ADK）をインストールして接続を管理・テストします。

  1. Python 3.x と pip がまだインストールされていない場合はインストールします。
  2. ターミナルで以下のコマンドを実行してインストールを確認します：
    python --version および pip --version
  3. プロジェクトディレクトリを作成し、以下のコマンドで ADK 用の Python 仮想環境をセットアップします：
    python -m venv venv
  4. 仮想環境をアクティベートします：
    Windows の場合：venv\Scripts\activate
    macOS または Linux の場合：source venv/bin/activate
  5. 環境をアクティベートした状態で、ADK をインストールします：
    pip install ibm-watsonx-orchestrate
  6. インストール後、以下を実行して ADK が動作していることを確認します：
    orchestrate --help
  7. すべてが正しくセットアップされていれば、以下のスクリーンショットのように利用可能な ADK CLI コマンドの一覧が表示されます。

2.3 ADK を IBM watsonx Orchestrate に接続

ADK がインストールされたので、IBM watsonx Orchestrate SaaS インスタンスに接続して、環境を管理し、CData Connect AI から MCP ツールをインポートできるようにします。

watsonx Orchestrate の API Key と Service Instance URL が必要です。以下の手順に従ってください：

  1. IBM watsonx Orchestrate インスタンスにログインします。
  2. 右上のプロファイルアイコンをクリックし、メニューを開いて Settings を選択します。
  3. Settings ページで API details タブを開き、Generate API key をクリックします。 新しい API Key がポップアップで表示されます。後で確認できないため、コピーして安全に保管してください。
  4. Service Instance URL をコピーします。
  5. ターミナルに戻り、以下のコマンドを実行して ADK を IBM watsonx Orchestrate 環境に接続します：
    orchestrate env add -n <environment-name> -u <service-instance-url> --type mcsp --activate

    パラメータ 説明 例
    <environment-name> ADK 環境の名前 CData-Env
    <service-instance-url> インスタンス設定からコピーした IBM watsonx Orchestrate の Service Instance URL https://api.dl.watson-orchestrate.ibm.com/instances/20250605-1433-1621-306a-df42bcdd849c

    コマンド例： 
        orchestrate env add -n wxO-AWS -u
    https://api.dl.watson-orchestrate.ibm.com/instances/20250605-1433-1621-306a-df42bcdd849c --type mcsp --activate
  6. プロンプトが表示されたら、API Key をターミナルに貼り付けて Enter を押し、環境をアクティベートします。 完了すると、環境が作成・アクティベートされたことを示す確認メッセージが表示されます。

2.4 Connect AI MCP Server ツールキットを IBM watsonx Orchestrate にインポート

環境が接続・認証されたので、CData Connect AI のリモート MCP ツールキットを IBM watsonx Orchestrate にインポートできます。このステップにより、リアルタイムの Sage Intacct ツールが登録され、エージェントが Agent Development Kit（ADK）を通じて直接使用できるようになります。

  1. 仮想環境をアクティベートした状態でターミナルまたはコマンドプロンプトに戻ります。
  2. 以下のコマンドを実行して CData Connect AI MCP ツールキットをインポートします： 

        orchestrate toolkits import --kind mcp --name cdata-mcp --description "CData Connect AI MCP Toolkit" --url "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/" --transport "streamable_http" --tools "getCatalogs,getSchemas,getTables,getColumns,queryData,getProcedures,getProcedureParameters,executeProcedure" --app-id "mcp-cdata"
  3. 必要に応じてパラメータを置き換えてください：
    パラメータ 説明 例
    --name インポートするツールキットの名前を指定します。 cdata-mcp
    --description ツールキットの短い説明。 "CData Connect AI MCP Toolkit"
    --url CData Connect AI MCP サーバーの URL。 https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/
    --transport MCP 接続に使用する通信プロトコル。 streamable_http
    --tools CData Connect AI MCP サーバーからインポートするツールのカンマ区切りリスト。
    以下の Connect AI MCP ツールは、リアルタイムの Sage Intacct のデータ へのメタデータとクエリアクセスを提供します：
    • getCatalogs
    • getSchemas
    • getTables
    • getColumns
    • queryData
    • getProcedures
    • getProcedureParameters
    • executeProcedure
    		 "getCatalogs,getSchemas,getTables,getColumns,queryData,getProcedures,getProcedureParameters,executeProcedure"
    --app-id ステップ 2.1 で作成した接続名（例：mcp-cdata）。 mcp-cdata
  4. ADK は CData Connect AI MCP サーバーに接続し、利用可能なツールを検証してから IBM watsonx Orchestrate インスタンスにインポートします。 ツールスキーマの検証中に最大 30 秒かかる場合があります。
  5. インポートが完了したら、以下を実行してツールキットが利用可能であることを確認します：
    orchestrate toolkits list

これで CData Connect AI MCP ツールキットが IBM watsonx Orchestrate に正常にインポートされました。 エージェントはインポートした MCP ツールを使用して CData Connect AI 経由でリアルタイムの Sage Intacct のデータ を呼び出せるようになりました。

2.5 IBM watsonx Orchestrate でエージェントを作成

これで、インポートした CData Connect AI MCP ツールを使用する AI エージェントを IBM watsonx Orchestrate で作成する準備が整いました。 このエージェントにより、Connect AI 統合を通じてリアルタイムの Sage Intacct のデータ をクエリし対話できます。

以下の手順に従ってください：

  1. IBM watsonx Orchestrate Dashboard で、左側のパネルにある三本線の Menu アイコンをクリックし、Build セクションを展開して Agent Builder を選択します。
  2. Build agents and tools ページで、右上の Create agent ボタンをクリックします。
  3. Create from scratch を選択し、任意の Name（例：CData Connect AI）を入力、短い Description を追加して Create をクリックします。
  4. エージェントのメインページで、左側のパネルの Toolset をクリックし、次に Add tool ボタンをクリックします。
  5. Add from file or MCP server を選択し、次に Import from MCP server を選択します。
  6. 左上の Select MCP server ドロップダウンで、前のステップでインポートした MCP ツールキット（例：cdata-mcp）を選択します。
  7. 表示されているように、インポートしたすべての CData Connect AI MCP ツールをオンにし、Close をクリックして保存しダイアログを閉じます。
  8. これで、インポートした CData Connect AI ツールを有効にすることで、Sage Intacct のデータ と IBM watsonx Orchestrate の接続が完了しました。

エージェントは CData Connect AI MCP ツールを使用して IBM watsonx Orchestrate 内でリアルタイムの Sage Intacct のデータ をクエリし処理する準備が整いました。 これで、ワークフローの構築、SQL ベースのクエリのテスト、Connect AI を通じたリアルタイムデータを使用したアクションの自動化を開始できます。



ステップ3：構築したエージェントをテストしてデプロイ

エージェントのセットアップが完了し、IBM watsonx Orchestrate のプレビューインターフェースで直接テストを開始できます。 このステップにより、CData Connect AI MCP 統合が正しく動作し、エージェントがリアルタイムの Sage Intacct のデータ をクエリできることを確認します。

  1. エージェントの Preview チャットインターフェースで、List catalogs と入力して、接続された CData MCP サーバーから取得した利用可能なデータカタログを表示します。
  2. 次に、より良いコンテキストのために Sage Intacct カタログ名を含めてサンプルクエリを実行します。 例：Sage Intacct カタログの最新スプリントのパフォーマンスを簡単に要約してください。

デプロイ前にエージェントをさらに微調整して、精度、使いやすさ、応答性を向上させることができます。 エージェントを強化する方法をいくつかご紹介します：

  • 自然言語のバリエーションを追加 - 同じリクエストの複数の言い回しをテストして、エージェントが類似の意図を一貫して理解することを確認します。
  • エージェントの説明と動作を改善 - Agent Builder の Description と Behavior フィールドを更新して、より明確なタスクコンテキストと応答を実現します。
  • より多くの MCP ツールまたは接続を組み合わせ - 他の CData MCP ツールキットやデータソースをインポートして、マルチソースワークフローを有効にします。
  • フィルタリング、要約、ドリルダウンをテスト - Preview でさまざまなクエリを実行して、精度とパフォーマンスを検証します。

準備ができたら、上部の Deploy ボタンをクリックしてエージェントをデプロイし、チームと共有してすべてのユーザーがアクセスできるようにします。

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