Mastra と Sage Intacct のデータを CData Connect AI MCP サーバーで統合

Mastra は、インテリジェントで構成可能な AI エージェントを構築する開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。そのモジュラーフレームワークと宣言的なアーキテクチャにより、エージェントのオーケストレーション、LLM との統合、データ駆動ワークフローの自動化が簡単になります。しかし、エージェントがローカルメモリや事前定義された API を超えたデータを操作する必要がある場合、多くの実装はカスタムミドルウェアやスケジュールされた同期に依存して、外部システムからローカルストアにデータをコピーします。このアプローチは複雑さを増し、メンテナンスの負担を増加させ、レイテンシを導入し、エージェントのリアルタイムの可能性を制限します。

CData Connect AI は、300 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのライブな直接接続でこのギャップを埋めます。CData のリモート Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、Mastra エージェントはレプリケーションなしにリアルタイムデータをセキュアにクエリ、読み取り、操作できます。結果として、グラウンドされたレスポンス、高速な推論、システム全体での自動化された意思決定が実現し、ガバナンスが強化され、可動部品が削減されます。

この記事では、CData Connect AI MCP 接続を設定し、Mastra Studio で MCP サーバーを登録し、リアルタイムの Sage Intacct データをクエリするエージェントを構築するために必要な手順を説明します。

はじめに

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前提条件

始める前に、以下を準備してください：

1. CData Connect AI アカウント
2. Node.js 18 以上と npm がインストールされていること
3. 動作する Mastra プロジェクト（npm create mastra@latest で作成）
4. Sage Intacct へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な以下の認証情報を準備してください：

1. USERNAME: CData のメールログイン
2. PAT: Connect AI で Settings にアクセスし Access Tokens をクリック（一度だけコピー可能）
3. MCP_BASE_URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

ステップ1：Mastra 用の Sage Intacct 接続を設定

Mastra から Sage Intacct への接続は、CData Connect AI のリモート MCP を通じて実現できます。Mastra からSage Intacct のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Sage Intacct 接続を作成・設定します。

1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック

2. 接続を追加パネルから「Sage Intacct」を選択

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
5. Sage Intacct 接続の追加ページで「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Mastra から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するため、サービスごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして設定ページを開きます。
2. 設定ページで「Access Tokens」セクションに移動し、「 Create PAT」をクリックします。
3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして今後の使用に備え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、Mastra からSage Intacct のデータに接続する準備が整いました。

ステップ2：Mastra プロジェクトをセットアップ

• ターミナルを開き、目的のフォルダに移動します
• 新しいプロジェクトを作成します：

  npm create mastra@latest


• VS Code でフォルダを開きます
• 必要な Mastra 依存関係をインストールします：

  npm install @mastra/core @mastra/libsql @mastra/memory

• 次に MCP 統合パッケージを個別にインストールします：

  npm install @mastra/mcp

ステップ3：環境変数を設定

プロジェクトルートに以下のキーを含む .env ファイルを作成します：

OPENAI_API_KEY=sk-...
CDATA_CONNECT_AI_USER=your@email.com
CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD=your_PAT

変更を保存した後、開発サーバーを再起動します：

npm run dev

ステップ4：CData Connect AI エージェントを追加

以下のコードで src/mastra/agents/connect-ai-agent.ts ファイルを作成します：

import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";

const mcpClient = new MCPClient({
  servers: {
    cdataConnectAI: {
      url: new URL("https://connect.cdata.com/mcp/"),
      requestInit: {
        headers: {
          Authorization: `Basic ${Buffer.from(
            `${process.env.CDATA_CONNECT_AI_USER}:${process.env.CDATA_CONNECT_AI_PASSWORD}`
          ).toString("base64")}`,
        },
      },
    },
  },
});

export const connectAIAgent = new Agent({
  name: "Connect AI Agent",
  instructions: "You are a data exploration and analysis assistant with access to CData Connect AI.",
  model: "openai/gpt-4o-mini",
  tools: await mcpClient.getTools(),
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  }),
});

ステップ5：index.ts を更新してエージェントを登録

src/mastra/index.ts の内容を以下に置き換えます：

import { Mastra } from "@mastra/core/mastra";
import { PinoLogger } from "@mastra/loggers";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { connectAIAgent } from "./agents/connect-ai-agent.js";

export const mastra = new Mastra({
  agents: { connectAIAgent },
  storage: new LibSQLStore({ url: "file:../mastra.db" }),
  logger: new PinoLogger({ name: "Mastra", level: "info" }),
  observability: { default: { enabled: true } },
});

ステップ6：接続を実行して確認

Mastra サーバーを起動します：

npm run dev



ステップ7：Mastra Studio でライブクエリを実行

Mastra Studio でチャットインターフェースを開き、以下のサンプルプロンプトを入力します：

接続されたデータソースから利用可能なカタログを一覧表示してください。



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