CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの Salesforce 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Salesforce 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Salesforce 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 Salesforce 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Salesforce 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。

Salesforce データ連携について

CData を使用すれば、Salesforce のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています:

  • カスタムエンティティやフィールドにアクセスでき、Salesforce ユーザーは Salesforce のすべてにアクセスできます。
  • アトミックおよびバッチ更新操作を作成できます。
  • Salesforce データの読み取り、書き込み、更新、削除ができます。
  • SOAP API バージョン 30.0 のサポートにより、最新の Salesforce 機能を活用できます。
  • SOQL サポートによる複雑なクエリの Salesforce サーバーへのプッシュダウンにより、パフォーマンスの向上を実現できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、ジョブの作成・取得・中止・削除、添付ファイルやドキュメントのアップロード・ダウンロードなどのアクションを実行できます。

ユーザーは、Salesforce データを以下と頻繁に統合しています:

  • 他の ERP、マーケティングオートメーション、HCM など。
  • Power BI、Tableau、Looker などのお気に入りのデータツール。
  • データベースやデータウェアハウス。

CData ソリューションが Salesforce とどのように連携するかについての詳細は、Salesforce 統合ページをご覧ください。


はじめに


ステップ1:Relevance AI 用に Salesforce への接続を設定

Relevance AI から Salesforce 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Salesforce のデータを操作するには、まずCData Connect AI で Salesforce 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Salesforce を選択します
  3. Salesforce への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    Salesforce 接続プロパティの設定方法

    埋め込みOAuth(UI でのログイン)による接続設定

    それでは、Salesforce への接続について説明していきましょう。最も簡単な方法として、Salesforce にログインする際と同様にUI 上からログインするだけで接続設定が完了します(埋め込みOAuth)。この方法をご利用になる場合は、「Salesforce への接続」をクリックしてください。

    標準認証の設定

    埋め込みOAuth 以外の方法を利用する場合、以下の3つの認証方式をご利用いただけます。標準的な認証方式では、以下の情報が必要となります。

    • ユーザー名
    • パスワード
    • セキュリティトークン

    セキュリティトークンの取得方法については、セキュリティトークン取得手順をご確認ください。

    OAuth 認証の設定

    ユーザー名とパスワードによる認証がご利用いただけない(避けたい)場合は、OAuth 認証をお使いいただけます。

    SSO(シングルサインオン)の設定

    最後に、IDプロバイダー経由でのシングルサインオンをご利用になる場合は、以下のプロパティを設定してください。

    • SSOProperties
    • SSOLoginUrl
    • TokenUrl

    より詳細な設定手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご確認ください。

  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

Salesforce 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Salesforce 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 Salesforce 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、Salesforce 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Salesforce 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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