n8nは、ネイティブAI機能を備えたワークフロー自動化プラットフォームであり、技術チームにコードの柔軟性とノーコードの速度を提供します。400種類以上の連携、ネイティブAI機能、およびフェアコードライセンスにより、データとデプロイメントを完全に制御したまま、強力な自動化を構築できます。
本記事では、n8nの強力な機能を活用して、Chat to OBのワークフローテンプレートを構築する方法を紹介します。
前提条件
- ご利用の環境にトランザクション型(MySQL)クラスタインスタンスが利用可能であること。
テナントの作成を参照してテナント作成を完了した後、以下の手順を実行してください。
ご利用の環境に、使用可能なMySQL互換モードのテナント、MySQLデータベース、およびデータベースアカウントが既に存在し、データベースアカウントに読み書き権限が付与されていること。作成が必要な場合は、詳細についてはアカウントの作成およびデータベースの作成(MySQLのみ)に関するドキュメントをご参照ください。
プロジェクト管理者またはインスタンス管理者ロールを持ち、プロジェクト内のインスタンスに対して読み書き操作を実行できること。権限がない場合は、組織管理者に連絡して権限の追加を依頼してください。
この連携チュートリアルはDockerコンテナプラットフォーム上で行われます。Dockerコンテナプラットフォームのセットアップが完了していることを確認してください。
ステップ1：データベース接続情報を取得する
ドロップダウンリストから、ID 選択してください。
**概要**ページに移動します。
接続をクリックし、**接続文字列を取得**を選択します。
ポップアップウィンドウで、**パブリックネットワークを使用**を選択します。
アクセスアドレスを取得し、**現在のブラウザのIPアドレスを追加**を選択します。
データベース関連情報を入力し、**接続文字列をコピー**します。
ステップ2：テストテーブルを作成し、データを挿入する
ワークフローの構築を開始する前に、まずOceanBase Cloudに書籍情報を格納するためのサンプルテーブルを作成し、いくつかのサンプルデータを挿入する必要があります。
CREATE TABLE books (
id VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
isbn13 VARCHAR(255),
author TEXT,
title VARCHAR(255),
publisher VARCHAR(255),
category TEXT,
pages INT,
price DECIMAL(10,2),
format VARCHAR(50),
rating DECIMAL(3,1),
release_year YEAR
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'database-internals',
'978-1492040347',
'"Alexander Petrov"',
'Database Internals: A deep-dive into how distributed data systems work',
'O\'Reilly',
'["databases","information systems"]',
350,
47.28,
'paperback',
4.5,
2019
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'designing-data-intensive-applications',
'978-1449373320',
'"Martin Kleppmann"',
'Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems',
'O\'Reilly',
'["databases"]',
590,
31.06,
'paperback',
4.4,
2017
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'kafka-the-definitive-guide',
'978-1491936160',
'["Neha Narkhede", "Gwen Shapira", "Todd Palino"]',
'Kafka: The Definitive Guide: Real-time data and stream processing at scale',
'O\'Reilly',
'["databases"]',
297,
37.31,
'paperback',
3.9,
2017
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'effective-java',
'978-1491936160',
'"Joshua Block"',
'Effective Java',
'Addison-Wesley',
'["programming languages", "java"]',
412,
27.91,
'paperback',
4.2,
2017
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'daemon',
'978-1847249616',
'"Daniel Suarez"',
'Daemon',
'Quercus',
'["dystopia","novel"]',
448,
12.03,
'paperback',
4.0,
2011
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'cryptonomicon',
'978-1847249616',
'"Neal Stephenson"',
'Cryptonomicon',
'Avon',
'["thriller", "novel"]',
1152,
6.99,
'paperback',
4.0,
2002
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'garbage-collection-handbook',
'978-1420082791',
'["Richard Jones", "Antony Hosking", "Eliot Moss"]',
'The Garbage Collection Handbook: The Art of Automatic Memory Management',
'Taylor & Francis',
'["programming algorithms"]',
511,
87.85,
'paperback',
5.0,
2011
);
INSERT INTO books (
id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
'radical-candor',
'978-1250258403',
'"Kim Scott"',
'Radical Candor: Be a Kick-Ass Boss Without Losing Your Humanity',
'Macmillan',
'["human resources","management", "new work"]',
404,
7.29,
'paperback',
4.0,
2018
);
ステップ3：ツールのデプロイ
n8nのプライベートデプロイ
n8nはNode.jsベースのワークフロー自動化プラットフォームであり、豊富な連携機能と柔軟な拡張性を提供します。n8nをプライベートデプロイすることで、ワークフローの実行環境をより適切に制御し、データのセキュリティとプライバシーを確保できます。このステップでは、Docker環境でn8nをデプロイする方法について説明します。
sudo docker run -d --name n8n -p 5678:5678 -e N8N_SECURE_COOKIE=false n8nio/n8n
Ollamaツールを使用したQwen3モデルのデプロイ
Ollamaは、オープンソースのAIモデルサーバーであり、さまざまなAIモデルのデプロイと管理をサポートします。Ollamaを使用することで、Qwen3モデルをローカル環境に簡単にデプロイし、AI Agentの機能を実現できます。この手順では、Docker環境でOllamaをデプロイし、その後Ollamaツールを使用してQwen3モデルをデプロイする方法を説明します。
# Docker環境でOllamaをデプロイ
sudo docker run -d -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
# Qwen3モデルをデプロイ
sudo docker exec -it ollama sh -c 'ollama run qwen3:latest'
ステップ4：AI Agentワークフローの構築
n8nは豊富なノードを提供しており、AI Agentのワークフローを容易に構築できます。このステップでは、n8nを使用してChat to OBのワークフローテンプレートを構築する方法を説明します。合計5つのノードを追加する必要があります。具体的な手順は以下のとおりです：
トリガーを追加する
HTTPリクエストを受信するためのHTTPトリガーノードを追加します。
AI Agentノードを追加する
AI Agentのリクエストを処理するためのAI Agentノードを追加します。
Ollama Chat Modelノードを追加する
モデルには無料の選択肢が多数あります。この例ではQwen3を使用します。モデルを選択した後、Ollamaアカウントを設定します。
Simple Memoryノードを追加する
Simple Memoryノードは短期記憶を表し、チャットプロセス中の直近5回のやり取りを保持します。
Toolノードを追加する
ToolノードはOceanBase Cloudのデータベース操作を実行するために使用されます。AI agent-toolの下にMySQL Toolを追加します。
MySQL Toolの設定は以下のとおりです：
上図の
編集アイコンをクリックし、MySQL接続情報を設定します。
設定が完了したらこのウィンドウを閉じます。設定パネルの右上にある
Test stepをクリックすると、簡単なSQLでデータベース接続をテストできます。また、Back to canvasをクリックしてメイン画面に戻ることもできます。保存をクリックし、ワークフローの構築を完了します。
5つのノードすべての設定が完了したら、保存をクリックしてワークフローの構築を完了し、ワークフローのテストを開始できます。
表示画面
構築されたワークフローの画面は以下のとおりです：