Model Context Protocol (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル(LLM)とやり取りするための標準化された方法を定めるオープンなプロトコルです。MCP を使用すると、AI モデルに適切なコンテキストで必要な指示を与えることで、標準的な LLM 上で目的のワークフローを実行できます。
MCP を導入すると、一般的な AI エージェントやカスタム AI エージェントに対して、ネイティブまたはサードパーティ製アプリケーションとの連携を指示し、ほとんど人手を介さずに複雑なワークフローを完了させることができます。
Zoho DataPrep Model Context Protocol (MCP) サーバーを使用すると、会話型 AI を使ってデータの準備、変換、インポート、エクスポートを行うことができます。Claude などの AI インターフェイスを通じて自然言語で Zoho DataPrep と対話でき、UI を手動で操作したり API コールを記述したりする必要はありません。パイプラインの作成、ステージの管理、パイプラインの実行、結果の取得などを、やりたいことを説明するだけで行えます。Zoho DataPrep MCP は Zoho MCP フレームワーク上に構築されているため、Zoho MCP にアクセスし、サーバーを設定して DataPrep を MCP ツールとして有効化する必要があります。 Zoho MCP の詳細についてはこちらをクリックしてください
1. ブラウザーで https://www.zoho.com/mcp/ にアクセスし、Playground へのアクセスをリクエストします。
2. リクエストが承認されたら、https://mcp.zoho.com/ にアクセスします。
3. MCP server オプションをクリックし、サーバー名を入力して 作成 をクリックします。
4. サーバーが作成されます。サイドペインの Tools オプションをクリックし、サーバーに Zoho DataPrep を追加します。
5. 必要なツールを選択し、今すぐ追加 をクリックします。
6. 次に、Zoho DataPrep MCP を LLM に追加する必要があります。そのために、サイドペインの 接続 をクリックし、MCP URL の値をコピーします。
Claude と Zoho DataPrep MCP を連携させることで、会話ウィンドウ内から、安全かつシンプルな設定で、実運用レベルのワークフローを処理できるようになります。
1. Claude を開き、設定画面を開きます。
2. Connectors オプションをクリックします。
3. カスタムコネクターを追加 を選択します。
4. 名前を入力し、手順 6 でコピーした MCP URL を貼り付けて、追加
1. 新しいチャットを開きます。
2. 「検索とツール」を選択します。
3. Zoho DataPrep MCP 接続を選択します。
4. チャットで使用したいツールを選択します。
5. Claude に、それらのツールを使って処理を実行するよう依頼します。
以下の表は、Zoho DataPrep MCP でサポートされている各種ツールの一覧です。
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ツール名 |
説明 |
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新規接続を追加 |
新しい接続を作成します。 |
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パイプラインをワークスペースに追加 |
特定のプロジェクト配下にパイプラインを作成します。 |
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新規パイプラインを作成 |
新しいパイプラインを作成します。 |
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ワークスペースを作成 |
新しいプロジェクトを作成します。 |
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ワークスペースを削除 |
既存のプロジェクトを削除します。 |
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パイプラインカタログをインポート |
パイプラインのカタログとメタデータのインポート/更新を開始します。ジョブIDと更新されたタスクの詳細を返します。 |
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getPipelineImportCatalog |
パイプラインの実行およびスケジュールに必要な抽出/インポートタスクの詳細を取得します。 |
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すべてのワークスペースを取得 |
すべてのプロジェクトを取得します。 |
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getSubscription |
サブスクリプションの詳細、使用状況メトリクス、プランの上限、オプション、有効期限情報を取得します。 |
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ステージの詳細を取得 |
データセットのメタデータ、構造、サンプルデータ、品質メトリクス、および統計情報を取得します。 |
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接続を再認証 |
既存の接続を再認証します。 |
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ステージメタデータを更新 |
データセットのメタデータと品質メトリクスを更新・再取得します。 |
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パイプラインスケジュールを削除 |
パイプラインのスケジュールを削除し、今後の自動実行を停止します。 |
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パイプライン実行を再試行 |
失敗したパイプライン実行を、同じ設定で新しい実行を作成することで再試行します。 |
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Run Pipeline |
パイプラインを実行します。MANUAL、UPDATE、BACKFILL、MANUAL_WITH_DATA の実行タイプをサポートします。 |
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Schedule Pipeline |
パイプライン実行の自動スケジュールを作成します。 |
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このポータルのパイプラインジョブを表示 |
すべてのパイプラインジョブ実行のページ分割された一覧を取得し、ステータス、種類、日付などでフィルタリングできます。 |
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接続を更新 |
既存の接続を更新します。 |
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データステージを一括更新 |
複数のデータセットを更新します。 |
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ワークスペース内のデータステージを更新
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特定のプロジェクト配下のデータセットを更新します。 |
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パイプラインを更新 |
既存のパイプラインを更新します。 |
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ワークスペース内のパイプラインを更新
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特定のプロジェクト配下のパイプラインを更新します。 |
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パイプラインスケジュールを更新 |
既存のパイプラインスケジュール設定を更新します。 |
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ワークスペースを更新 |
プロジェクトの詳細を更新します。 |
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すべてのパイプラインを表示 |
すべてのパイプラインを取得します。 |
|
ワークスペース内のすべてのパイプラインを表示 |
特定のプロジェクト内のパイプラインを取得します。 |
|
すべてのステージを表示 |
すべてのデータセットを取得します。 |
|
ワークスペース内のすべてのステージを表示 |
特定のプロジェクト内のデータセットを取得します。 |
|
接続の詳細を表示 |
特定の接続の詳細を取得します。 |
|
初期設定ポータルの詳細を表示 |
初期設定ポータルの詳細を取得します |
Claude で使用できるプロンプト例をいくつか紹介します。
1. 失敗したパイプラインのデバッグと再試行
ユースケース: ユーザーが、前日のジョブがなぜ失敗したのかを把握し、修正したい場合。
サンプルプロンプト: 昨夜、営業パイプラインが失敗しました。発生した正確なエラーを表示し、失敗した実行を再試行してください。
使用ツール:
2. 本番パイプラインのスケジュール管理
ユースケース: ユーザーがパイプラインの実行を自動化し、制御したい場合。
サンプルプロンプト: 営業パイプラインを毎日午前2時に実行するようスケジュールし、すでにスケジュールが存在する場合は更新してください。
使用ツール:
3. 接続エラーと再認証フロー
ユースケース: 本番パイプラインが、期限切れの認証情報が原因で失敗している場合。
サンプルプロンプト: 認証エラーが原因で、営業パイプラインが失敗しています。接続を再認証し、パイプラインを再実行してください。
使用ツール:
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