OceanBaseデータベースとn8nの連携|OceanBaseデータベース|ドキュメント|OceanBaseマニュアル

n8nは、ネイティブAI機能を搭載したワークフロー自動化プラットフォームです。技術チームにはコードによる柔軟性を、そしてノーコードによる迅速さを提供します。400種類以上の連携機能、標準搭載されたAI機能、そして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ながら、強力な自動化を構築できます。

この記事では、n8nの強力な機能を活用して、チャットメッセージでOceanBaseデータベースを動作させるワークフローテンプレート「Chat to OceanBase」を構築する方法を紹介します。

前提条件

OceanBaseデータベースのデプロイが完了し、MySQLモードのユーザーテナントが作成されていること。テナント作成の詳細については、テナントの作成を参照してください。
本記事はDockerコンテナプラットフォーム上で行います。Dockerコンテナー環境がセットアップ済みであ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

OceanBaseデータベースのデプロイ担当者または管理者に連絡し、対応するデータベース接続文字列を取得します。例：

obclient -h$host -P$port -u$user_name -p$password -D$database_name

パラメータの説明：

$host：OceanBaseデータベースへの接続IPアドレスです。OceanBaseデータベースプロキシ(OceanBase Database Proxy、ODP)経由で接続する場合はODPのアドレスを、直接接続する場合はOBServerノードのIPアドレスを使用します。
$port：OceanBaseデータベースの接続ポートです。ODP経由の接続ではデフォルトで2883が使用されますが、ODPのデプロイ時にカスタマイズ可能です。直接接続の場合はデフォルトで2881が使用され、OceanBaseデータベースのデプロイ時にカスタマイズできます。
$database_name：アクセスするデータベースの名前です。

注意

テナントに接続するユーザーは、データベースに対する CREATE、INSERT、DROP、および SELECT 権限が付与されていなければなりません。ユーザー権限の詳細については、MySQLモードの権限分類を参照してください。
$user_name：テナントへの接続アカウントです。ODP経由で接続する場合の一般的な形式はユーザー名@テナント名#クラスタ名またはクラスタ名:テナント名:ユーザー名。直接接続の場合はユーザー名@テナント名となります。
$password：アカウントのパスワードです。

接続文字列の詳細については、OBClientを使用してOceanBaseテナントに接続するを参照してください。

ステップ2：テストテーブルの作成とデータ挿入

ワークフローの構築を始める前に、まずOceanBaseデータベース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、サンプルデータをいくつか挿入します。

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：ツールをデプロイする

n8nのプライベートデプロイ

n8nは、Node.jsをベースとしたワークフロー自動化プラットフォームで、豊富な連携機能と柔軟な拡張性を備えています。プライベート環境にデプロイすることで、ワークフローの実行環境を詳細に制御し、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、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を利用すれば、Qwen3モデルをローカル環境に簡単にデプロイし、AI Agentの機能を実装できます。ここでは、まずDocker環境でOllamaをデプロイし、その後Ollamaツールを用いてQwen3モデルをデプロイする手順を説明します。

# 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ワークフローを構築する

n8nは豊富なノードを提供しており、AI Agentワークフローを簡単に構築できます。このステップでは、n8nを使用して「Chat to OceanBase」データベース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、具体的な手順は以下の通りです。

トリガーの追加

HTTPリクエストを受け取るために、HTTPトリガーノードを追加します。
AI Agentノードの追加

AI Agentのリクエストを処理するために、AI Agentノードを追加します。
Ollama Chat Modelノードの追加

モデルには無料の選択肢が複数ありますが、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ノードの追加

Simple Memoryノードは短期記憶の役割を果たし、チャット中の直近5回のやり取りを記憶します。
Toolノードの追加

Toolノードは、OceanBaseデータベースのデータベース操作を実行するために使用します。AI agent-toolの下にMySQLツールを追加します。

MySQLツールの設定は以下の通りです：

上図の編集アイコンをクリックし、MySQLの接続情報を設定します。

設定完了後、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をクリックして簡単なSQLでデータベース接続をテストするか、直接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。
保存をクリックして、ワークフローの構築を完了します。

5つすべてのノード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させます。これでワークフローのテストを開始できます。

画面表示

構築が完了したワークフローの画面は以下の通りです。