APIと連携基盤を、安全に、そして大規模環境でもAIが使えるツールへ進化させる
なぜ今、MCPなのか？
AIは実験段階を超え、APIと連携し、自律型エージェントは、APIと連携し、ワークフローを自動化し、業務遂行を担ういわば“同僚”として働く時代に入っています。ただし、本当に力を発揮させるには、安全に、確実に、そして大規模に運用できる、構造化されたアクセスが必要です。
That’s where Boomi’s native support for the Model Context Protocol (MCP) becomes a game-changer. With MCP, you can transform your existing APIs and integrations into secure, discoverable tools for AI agents like Claude, Amazon Q, ChatGPT, or internal LLMs — with zero rework.
BoomiとMCPでできること
- APIや統合処理を利用可能なツールとして公開 ー AIエコシステムの中で直接利用できる形で。
- 既存の投資を再活用 ー ラッピングや作り直しの必要はありません。
- アクセス権限とエージェントの挙動を管理 ー 既存のID管理・ポリシー・可視化基盤をそのまま活用。
- エージェントの実行を可能に ー 高速化つ完全な可観測性を確保。
始める前に：事前準備
APIについて：
- API must be published through Boomi API Management Control Plane.
- OpenAPI／Swagger仕様が定義され、参照できる状態である必要があります。
連携について：
- 連携プロセスには、明確に定義された入力／出力プロファイルが必要です。
- MCP Server Connector（Boomiの「Connectors > MCP」で利用可能）を使用する必要があります。
APIでMCPを有効化する手順
- Boomi API Management Control Planeを開きます。
- 公開したい対象のAPI Productを探して開きます。
- 「Visibility」タブに移動します。
- 「Expose as Tool」をONに切り替えます。
- （任意）以下のようなメタデータを追加できます：
- ツールの説明
- タグ（例：「finance」「search」など）
- 制約事項（例：レート制限、入力バリデーションに関する注意）
- Save & Publishをクリックして公開します。
裏では何が起きているのか？
- OpenAPIスキーマが解析・分析され、MCP準拠のツールとして登録されます。
- ツールのメタデータがAI Agent Registryに公開され、エージェントが発見できるようになります。
- 対応するAIエージェントは、標準プロンプトを使って、そのAPIのシミュレーション、呼び出し、推論ができるようになります。
エージェントとのやり取り（例）：
- GET /getOrderStatus
- POST /createInvoice
エージェントは次のようなことが可能になります：
- フォームのようなUIを自動生成
- 入力内容を事前にバリデーション
- あなたのAPIを使いながら、次に取るべき行動を理由付きで提案
連携プロセスをツールとして公開する（Boomi Integration）
- Boomi Integration Processを開きます。
- Add the MCP Server Connector at the start of the process.
- 次の内容を定義します：
- 入力構造：エージェントが提供すべき情報
- 出力構造：エージェントが受け取る情報
- 必要に応じて以下を追加できます：
- ツールの説明
- タグ（エージェントのルーティング用）
- サンプルペイロード
- プロセスを任意の環境（Dev、Prod など）にデプロイします。
- プラットフォーム上の 「MCP > Server Tools」」から、このプロセスを登録します。
ベストプラクティス：
- プロファイル内にコンテキスト付きの例を含めることで、AIエージェントの推論精度を高めることができます。
実際の活用事例：
ある交通機関では、経路検索の連携プロセスをツールとして公開しています。これにより、エージェントは次のような質問に答えられるようになります。
- 「ユニオンス駅の近くに停車する路線はどれですか？」
- 「マーケットストリートから出る次の電車は何時ですか？」
基盤となるロジック（queries, filters, joins）はそのまま保持され、エージェントはそれを利用するだけで回答できるようになります。
ガバナンスとセキュリティ
MCPは、既存のAPIおよび連携プロセスのセキュリティ管理をそのまま引き継ぎます。
- 認証方式：OAuth2、APIキー、SAML、OpenID など
- 可観測性：API Gateway、Boomiログ、Boomi Runtime Monitoring
- アクセス制御：どのツールを公開し、誰が利用できるかを管理者が選択可能
AIエージェントが実行できるのは、ユーザーに許可されている操作のみです。すべてのアクションはログに記録されます。
便利なヒント：「Send to Integration」ショートカット
Boomi API Managementのの任意のAPIから「Send to Integration」をクリックすると、次のことが可能になります。
- APIの各オペレーションから連携プロセスを自動生成
- オペレーションやデータプロファイルのひな型を自動作成
- 一貫性があり再利用しやすいMCP対応のデザインパターンをそのまま維持
これにより、新たな活用場面でのオンボーディングが大幅に加速し、やり直しを最小限に抑えることができます。
MCPで実現できること（ビジネス価値）
MCPを有効化することは、単なる機能のオン／オフではありません。これまで行ってきた投資をより価値あるものへと変換する役割を果たします。既存のAPIや連携プロセスをAIが利用できるツールへと変換することで、価値創出までのスピードをさまざまな面で引き上げることができます。
- AI施策の実行速度を向上：MCPを使えば、既存のデジタルサービスが AIエージェントにすぐアクセス可能になります。ラッパーやアダプタ、変換レイヤーのような追加実装は不要で、すでに動いている仕組みをそのまま呼び出せます。
- 開発負荷の削減：新しいAI活用が行われるたびにインターフェースを作り直したり、ロジックを組み替えたりする必要がありません。Boomiに既に構築されているものを公開するだけで済むため、チームの重複作業を避け、提供までの時間を短縮し、大規模展開も容易になります。
- Governed access by design: Because MCP builds on your existing Boomi API Management and Integration controls, agent access remains tightly scoped. You control which tools are visible, how they’re described, and who can invoke them — with full observability and audit trails.
- リソース活用の効率化：社内のサービスをエージェントが利用しやすい形にすることで、自動化や業務の委任を進めることができます。人は、データ収集や繰り返し作業ではなく、より価値の高い業務に集中できるようになります。
- 既存資産からより大きな価値を生み出す：MCPは、既存システムの上に「知的なアクセスレイヤー」を追加するようなものです。システムそのものを変AIエージェントという新たな「デジタル同僚」にとっても理解可能で、操作可能になるのです。
次のステップは？
- 🔎 MCPドキュメントを見る
- 📽️ Boomi + MCP の動作デモを見る
- 🗺️ ワークショップを予約する：APIや連携プロセスをエージェント対応ツールにマッピングしましょう
- 🧱 事前構築テンプレートをダウンロード（近日公開）