Mastra と Workday 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 Workday 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. Workday 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 Workday 接続を設定

Mastra から Workday 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Workday のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Workday 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「Workday」を選択

3. Workday に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Workday 接続プロパティの取得・設定方法

   ここでは、4つのWorkday API の接続パラメータを設定する方法、およびTenant とBaseURL を取得する方法について説明します。必要なAPI のパラメータが設定され、カスタムOAuth および / またはAzure AD API クライアントを作成したら、接続の準備は完了です。

   接続の前提条件

   API / 前提条件 / 接続パラメータ
   WQL / WQL サービスを有効化（下記参照） / ConnectionType： WQL
   Reports as a Service / カタログレポートの設定（ヘルプドキュメントの「データアクセスのファインチューニング」参照） / ConnectionType： Reports
   REST / 自動で有効化 / ConnectionType： REST
   SOAP / 自動で有効化 / ヘルプドキュメントのWorkday SOAP API への認証を参照

   BaseURL およびTenant の取得

   BaseURL およびTenant プロパティを取得するため、Workday にログインしてView API Clients を検索します。 この画面では、Workday はBaseURL とTenant の両方を含むURL であるWorkday REST API Endpoint を表示します。

   REST API Endpoint のフォーマットは、 https://domain.com//mycompany です。ここで、
   

   • https://domain.com（URL のサブディレクトリと会社名の前の部分）はBaseURL です。
   • mycompany（URL の最後のスラッシュの後の部分）はTenant です。

   例えば、REST API エンドポイントがhttps://wd3-impl-services1.workday.com/ccx/api/v1/mycompany の場合、 BaseURL はhttps://wd3-impl-services1.workday.com であり、Tenant はmycompany です。

   WQL サービスを有効化

   Workday WQL API を介して接続するには、はじめにWQL Service を有効にする必要があります。
   1. Workday を開きます。
   2. 検索バーにView Domain と入力します。
   3. プロンプトにWorkday Query Language と入力します。
   4. Allowed Security Group Types のいずれかに、接続するユーザーが含まれていることを確認します。

   Workday への認証

   Basic 認証以外のほとんどのWorkday 接続では、認証のためにOAuth ベースのカスタムAPI クライアントアプリケーションを作成する必要があります。これには、ユーザーがAzure AD 資格情報を介して接続するエンタープライズインストールも含まれます。 Workday への認証につての詳細は、ヘルプドキュメントの「Workday への認証」セクションを参照してください。

   

4. 「Save & Test」をクリック
5. Workday 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Workday 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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