# Boreon™ · Boreon MCP Layer の仕組み

URL: https://boreon.com/ja/mcp/layer
Language: ja

> Boreon MCP Layer は、Tableau Server または Tableau Cloud、Databricks、Snowflake を横断するセマンティックレイヤー。エージェント型チャット、移行、再現度、ガバナンスをひとつに。

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Boreon MCP Layer

# ひとつのセマンティック MCP レイヤーで、3つすべてを横断。

レイヤーは、Tableau Server または Tableau Cloud のサイト、Databricks、Snowflake に、それぞれの API で接続します。Tableau のフィールドがデータウェアハウスのどの列に対応するかを学び、その対応を常に最新に保ちます。書き込むのは依頼されたときだけで、書き込みはすべて記録されます。

[証明と再現度](https://boreon.com/ja/mcp/proof) [ワーキングセッションを予約](https://boreon.com/ja/contact)

[Tableau に何でも質問](https://boreon.com/ja/mcp/tableau)

## Tableau 環境のすべてを、ひとつのレイヤーで。

ユーザーは自然言語で尋ねるだけ。Boreon MCP Layer が質問を Tableau 自身の API への読み取りに変え、答えをチャットに返します。その下で動くモデルは、お客様が選べます。

社内のユーザー

- 経営層
- アナリスト
- サイト管理者
- 6つの言語で

Boreon MCP Layer

- 自然言語でチャット
- チャット内で回答
- ガバナンススキャン
- サイト運用

お選びの LLM：スイスでホスト、Claude、OpenAI、または独自のエンドポイント

Tableau Server または Tableau Cloud

- REST API
- VizQL Data Service
- メタデータ API
- TSM（Tableau Server の場合）

パブリッシュ（唯一の書き込み）

## どのプラットフォームの言葉も話す、ひとつのレイヤー。

レイヤーは各プラットフォームをそれぞれの API で読み取り、Tableau のフィールドとデータウェアハウスの列の対応表を持っています。書き込むのは依頼されたときだけで、書き込みはすべて記録します。

Tableau

- 自社の Tableau Server または Tableau Cloud サイト
- ワークブックとダッシュボード（.twb / .twbx）
- パブリッシュされたデータソース（.tds）
- Tableau Prep フロー（.tfl）
- VizQL Data Service とメタデータ API
- PAT、JWT、または共通のサービスアカウント

Boreon MCP Layer

Data & AI Portal を支える基盤

Databricks

- 自社のワークスペースと Unity Catalog
- Unity Catalog のテーブルと SQL ウェアハウス
- Genie を内蔵した AI/BI ダッシュボード
- Prep フローから作るマテリアライズドビュー
- すべてのクエリを Statement Execution API で実行
- PAT、OAuth、またはサービスプリンシパル

Snowflake

- 自社のアカウント、データベース、ロール
- データベース、スキーマ、仮想ウェアハウス
- Streamlit in Snowflake アプリ
- Prep フローから作る動的テーブル
- すべてのクエリを SQL API で実行
- キーペア、OAuth、または PAT

## ひとつのチャットを支える、6つのエンジン。

DBX Platform Latency Calls & Uptime を Databricks に移行してください

1. ### エージェント型チャット
  自然言語で尋ねるだけ。作業の様子がその場で見え、答えはライブデータの表やチャートで返ってきます。
  自然言語のリクエストを受け取りました
2. ### セマンティックレイヤー
  Tableau のフィールドを Databricks と Snowflake の列に一度マッピングすれば、あとは常に最新の状態に保たれます。
  Tableau のフィールドを Databricks の列にマッピングしました
3. ### リネージ
  すべてのダッシュボードを、データソースと Prep フローをさかのぼって、列の単位までたどります。
  ワークブックの元になっている Prep フローを見つけました
4. ### 移行エンジン
  Tableau Server または Tableau Cloud のワークブック、ダッシュボード、Prep フローごとに移行を計画し、そのまま実行します。
  先にビューを作り、それからダッシュボードを作りました
5. ### 再現度エンジン
  VizQL Data Service を通じて、データウェアハウスの数値を Tableau の数値と1行ずつ照合します。
  41 行中 41 行が Tableau と一致しました
6. ### ガバナンス
  お客様が指示するまでは読み取り専用。SSO のロールはそのまま引き継がれ、書き込みはすべて記録されます。
  SSO のロールのもと、書き込みはすべて記録済み

[自社の LLM、自社のルール](https://boreon.com/ja/mcp/tableau-llm)

## タスクごとに、それぞれのモデルで。

プラットフォームは4種類の仕事を別々に振り分けます。キーは保存時に暗号化され、振り分けの変更はすべて監査されます。

|  | **Claude** Anthropic | **GPT** OpenAI | **任意** 独自のエンドポイント |
| --- | --- | --- | --- |
| チャット | チャット · Anthropic Claude | チャット · OpenAI GPT | チャット · 独自のエンドポイント 任意 |
| 下書き | 下書き · Anthropic Claude | 下書き · OpenAI GPT | 下書き · 独自のエンドポイント 任意 |
| エスカレーション | エスカレーション · Anthropic Claude | エスカレーション · OpenAI GPT | エスカレーション · 独自のエンドポイント 任意 |
| 分類 | 分類 · Anthropic Claude | 分類 · OpenAI GPT | 分類 · 独自のエンドポイント 任意 |

イメージ図 · サンプルデータ

[残り続けるポータル](https://boreon.com/ja/mcp/portal)

## アナリストから経営層まで、すべての人に。

SQL を書いたことがない人でも、尋ねるだけでライブデータの表やチャートが手に入ります。しかもレイヤーは Tableau、Databricks、Snowflake を把握しているので、Tableau Server から Tableau Cloud へ移ってもポータルは一緒に移り、3つすべてから答え続けます。

## 見えるのは、見てよいものだけ。

SSO のロールは両方のデータウェアハウスにそのまま引き継がれ、レイヤーは書き込みを依頼されるまで読み取り専用です。書き込みはすべて記録されます。

自社の SSO でサインイン済み

アナリスト（ヨーロッパ） 経営層（全リージョン）

先週、失敗した呼び出しが最も多かったリージョンは？

| リージョン | 失敗した呼び出し |
| --- | --- |
| us-east | 142 このロールでは非表示 |
| eu-central | 97 このロールでは非表示 |
| ap-northeast | 63 このロールでは非表示 |
| us-west | 28 このロールでは非表示 |

イメージ図 · サンプルデータ

[Einstein Trust Layer](https://boreon.com/ja/mcp/einstein-trust-layer)

## すべての呼び出しを守る、5つの仕組み。

Einstein Trust Layer は、Boreon MCP Layer とモデルの間にあります。どの呼び出しも、毎回同じ道筋を同じ順番でたどります。

お客様に見えるもの

**マリア・ケラー**さんの担当地域は、前四半期どうでしたか？

**マリア・ケラー**さんの担当地域は、2件の契約更新がけん引して 12% 成長しました。

Einstein Trust Layer

1. グラウンディング
2. マスキング
3. ゼロデータ保持
4. 有害性チェック
5. 監査

モデルに見えるもの

**[PERSON_1]**さんの担当地域は、前四半期どうでしたか？ + 閲覧できるレコード 14件

**[PERSON_1]**さんの担当地域は、2件の契約更新がけん引して 12% 成長しました。

回答を終えたモデルには、何も残りません。

イメージ図 · サンプルデータ

1. 01
  見てよいデータだけでグラウンディング
  プロンプトは、お客様の組織のデータでグラウンディングされます。使われるのは、質問した人が閲覧を許可されているレコードだけです。
2. 02
  個人情報をマスキング
  名前やメールアドレスなどの個人情報は、プロンプトがモデルに届く前にプレースホルダーに置き換えられます。
3. 03
  モデルには何も残らない
  ゼロデータ保持：モデルの提供元は、プロンプトも回答も一切保存しません。
4. 04
  有害性をチェック
  どの回答にも、戻ってくる途中で有害性のスコアが付きます。人が読むのは、そのあとです。
5. 05
  Data 360 で監査
  やり取りのすべてが Data 360 の監査証跡に記録されるので、あとから確認できます。

[Agentforce エージェント](https://boreon.com/ja/mcp/agentforce-agent)

## 質問に Tableau が必要なら、Agentforce は私たちに尋ねます。

社内のユーザーは、Salesforce の中で Agentforce と話します。答えが Tableau の中にあるときは、エージェントが Boreon MCP Layer に尋ね、レイヤーが Tableau Server または Tableau Cloud のサイトを読み取って、Tableau Next の作業を引き受けます。

**社内のユーザー** Salesforce の中で、自然言語で **Agentforce** 自社の組織で動く、自社のエージェント **Boreon MCP Layer** お客様の Tableau を熟知

**Tableau** Server または Cloud、Tableau 自身の API で読み取り **Tableau Next** Salesforce の中のビジュアライゼーションとダッシュボード

[設置場所](https://boreon.com/ja/mcp/architecture)

## すべての構成要素が、お客様の側に。

自社クラウドの外

**社内のユーザー** ブラウザで、社内ネットワークまたは VPN から **自社の SSO** Entra ID、Okta、または任意の OIDC

自社の Azure VNet または AWS VPC · プライベートサブネット

**Boreon MCP Server** 全社共通の LLM ポータル

**WAF エッジ** Caddy + OWASP Coraza ルール **MCP サーバー** チャット、移行、再現度チェック **Postgres** pgvector · ナレッジ、監査、シークレット

**自社の OpenAI キー** Azure OpenAI または OpenAI **自社のストレージ** バックアップ用の S3 または Blob

自社のプラットフォーム

**Tableau** Server または Cloud、REST と VizQL で接続 **Databricks** Unity Catalog、Private Link 経由 **Snowflake** 自社のデータウェアハウス、Private Link 経由

どの部分にもホバーまたはタップすると、通信先をたどれます。

- ### WAF エッジ
  すべての前段に、OWASP Coraza ルールを適用した Caddy を配置。
- ### MCP サーバー
  チャット、移行、再現度チェックを、ひとつのコンテナ群で実行。
- ### Postgres + pgvector
  ナレッジ、監査証跡、シークレットは、自社のファイアウォールの内側に。
- ### 自社の OpenAI キー
  Azure OpenAI または OpenAI。キーもアカウントも、お客様のものです。
- ### 自社のストレージ
  バックアップは、自社の S3 または Blob ストレージに保存されます。
- ### 自社の SSO
  Entra ID、Okta、または任意の OIDC プロバイダー。ロールは両方のデータウェアハウスにそのまま引き継がれます。

## どの段階でも、同じレイヤー。

このレイヤーは Tableau、Databricks、Snowflake をすでに理解しています。Tableau Server から Tableau Cloud へ移っても、一緒についていきます。同じ質問、同じセマンティックモデルのまま、Databricks と Snowflake も引き続き Tableau にデータを届けます。

現在：Tableau Server

Tableau Cloud への移行後

[ポータルを見る](https://boreon.com/ja/mcp/portal)

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## まず、どの Tableau ダッシュボードから始めますか？

そこから始めましょう。そのダッシュボードの上にレイヤーを置き、自然言語で質問に答えます。いつか別のプラットフォームにも置きたくなったら、まずすべての数字を Tableau と照らし合わせます。

[ワーキングセッションを予約](https://boreon.com/ja/contact) [ai.boreon.com で実際の動きを見る](https://ai.boreon.com/)