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

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI MCP サーバーを活用して、Mastra エージェントが 300 以上のエンタープライズソースのリアルタイムデータをセキュアにクエリ、読み取り、操作できるようにします。レプリケーション不要。

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 Kintone 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。

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. Kintone 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 Kintone 接続を設定

Mastra から Kintone 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Kintone のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Kintone 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「Kintone」を選択
  3. Kintone に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Kintone 接続プロパティの設定方法

    それでは、Kintone に接続していきましょう。接続するには、以下の接続プロパティを設定します。

    • URL：Kintone のアクセスURL（例：https://yoursitename.cybozu.com または https://yoursitename.kintone.com）
    • User：アカウントのユーザー名
    • Password：アカウントのパスワード
    • AuthScheme：「Password」を指定

    パスワード認証の代わりにAPI トークン認証をご利用になる場合は、ヘルプドキュメントの「接続の設定」セクションをご確認ください。

    Basic 認証の設定

    続いて、ご利用のKintone ドメインでBasic 認証を有効にしている場合は、接続プロパティの「詳細」設定で以下の項目を追加設定してください。

    • BasicAuthUser：Basic 認証のユーザー名
    • BasicAuthPassword：Basic 認証のパスワード

    クライアント証明書認証の設定

    Basic 認証の代わりにクライアント証明書による認証をご利用になる場合は、以下の項目を設定してください。

    • SSLClientCert：クライアント証明書のパス
    • SSLClientCertType：証明書の種類
    • SSLClientCertSubject：証明書のサブジェクト
    • SSLClientCertPassword：証明書のパスワード
  4. 「Save & Test」をクリック
  5. Kintone 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Kintone 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。

    Mastra と CData でリアルタイムのデータ対応エージェントを構築

    Mastra と CData Connect AI を組み合わせることで、エージェントがエンタープライズデータにライブアクセスし、同期パイプラインや手動の統合ロジックなしにインテリジェントに動作する強力な AI 駆動ワークフローが実現できます。

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