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

Yazhini G
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Kintone 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Kintone 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 Kintone 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Kintone 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 Kintone への接続を設定

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

  1. 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
  2. Add Connection パネルからKintone を選択します
  3. Kintone への接続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 をクリックします
  5. 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。

  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Settings を開きます
  2. 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
  3. PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
  4. 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

Kintone 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Kintone 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。

  1. 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
  2. サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします
  3. 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）
  4. 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
  5. + Add Remote MCP Tools をクリックします
  6. 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 Kintone のデータを使用してRelevance AI エージェントを構築・実行

  1. エージェントのRun タブに切り替えます
  2. 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」
  3. 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、Kintone 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Kintone 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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