MuleSoft の拡張エクスペリエンスについて知る
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- MuleSoft の拡張エクスペリエンスで、API、エージェント、MCP サーバー、LLM の管理やガバナンスがどのように簡素化されるか説明する。
- エージェントをスキャンする方法、保護する方法、そのメトリクスを確認する方法を特定する。
- 外部のクラウドプラットフォームと AI プロバイダーを接続して、エコシステムを統合する。
MuleSoft を使用して AI と API の管理を簡素化する
Linda をご紹介します。スタイリッシュなスニーカーで知られる Cloud Kicks のシステム管理者です。ハイカットスニーカーの舞台裏で、ハイテクシステムがその業務運営を支えています。Linda のチームは、カスタマーサービスの自動化と不正行為の検出を目的に、AI エージェントを構築しています。こうしたエージェントは Salesforce Agentforce のようなプラットフォームで実行され、Model Context Protocol (MCP) サーバー経由でエンタープライズシステムに接続されています。
Cloud Kicks ではエージェントの採用が進む中で、Linda が新たな課題に直面しています。つまり、Sneaker Concierge (スニーカーコンシェルジュ) エージェントの状態をチェックして、期待どおり動作していることを確認する手段を必要としています。また、各種のエージェントのパフォーマンスの監視、ガバナンスポリシーの適用、コストの管理などにも取り組む必要があります。
こうした課題は MuleSoft の拡張エクスペリエンスで解決できます。拡張エクスペリエンスは Linda のチームがすでに使用している MuleSoft プラットフォームに組み込まれ、1 か所で従来の API と AI サービスの両方を検出して監視し、保護することができます。
拡張エクスペリエンスについて知る
Linda が MuleSoft の拡張エクスペリエンスにアクセスすると、ナビゲーションメニューが表示され、AI ポートフォリオ全体をすばやく管理できます。では、彼女が時間を費やすことが多い 5 つの主な領域を見ていきましょう。
ホーム: ミッションコントロール
ホームページでは、Cloud Kicks のポートフォリオを一目で確認できます。検出されたサービス、手作業で追加したサービス、管理対象のサービスの概要ビューが示されます。また、接続済みのプロバイダーの AI サービスを自動的に検出してカタログ化するスキャナーにすぐアクセスできるため、手作業で追加する必要がありません。
ポートフォリオ: サービスカタログ
ポートフォリオには、Cloud Kicks の技術サービスが集約されています。Linda はこの検索可能なリストで、エージェント、大規模言語モデル (LLM)、Model Context Protocol (MCP) サーバー、API を確認できます。
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エージェント: タスクの実行部隊。たとえば、Cloud Kicks のスニーカーコンシェルジュエージェントは、お客様が靴の適切なサイズを見つけるお手伝いをします。
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LLM プロキシ: 複数の LLM プロバイダーをまとめた統合型のアクセスレイヤー。LLM プロキシは、タスクに基づいてリクエストを GPT-5 や Claude Opus などの適切なモデルにルーティングします。
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MCP サーバー: AI 接続レイヤー。エージェントが Cloud Kicks のインベントリデータベースと直接通信できます。
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API: Web サイトやモバイルアプリケーションを支える従来の接続レイヤー。
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ゲートウェイ: サービスへのトラフィックを管理するセキュアなルーティングインフラストラクチャ。
ガバナンス: セキュリティと効率性
Linda は [Governance (ガバナンス)] セクションで、各サービスが Cloud Kicks の標準を満たしていることを確認します。ここで、サービスがガバナンスルールにどの程度準拠し、ポリシーがどの範囲まで適用されるかを確認し、さらなる監視が必要な領域を見極めます。また、予算内に収めるために、MCP サーバーと LLM プロキシが消費するトークン数を追跡したうえで、実際にコストがかさむ前に消費量を制限して管理するための標準の最適化ポリシーを適用します。このため、MCP サーバーや LLM プロキシのコストが膨らむ前に把握して対処し、会社の AI 関連支出の費用対効果を維持できます。
オブザーバビリティ: パフォーマンスデータ
Linda が詳細を確認する必要がある場合は、[Observability (オブザーバビリティ)] にアクセスします。ここにパフォーマンスデータが集約されています。稼働時間レポート、エラー率、レイテンシなどを確認できます。お客様からスニーカーコンシェルジュの応答が遅いという報告があった場合、Linda はこうしたダッシュボードを使用して、どこがボトルネックなのかを見極めます。カスタムアラートを設定すれば、何かが想定どおり機能していない時点で Slack やメールで通知を受け取ることができます。
プラットフォーム: スキャナー管理
Linda は [Platform (プラットフォーム)] セクションで、スキャナーを設定して管理します。Cloud Kicks が外部のクラウドアカウントを拡張エクスペリエンスにリンクすると、その設定がここに保持されます。Linda はこのスペースを使用して、有効なスキャナーをチェックしたり、どのプラットフォームが接続可能な状態かを確認したりします。また、スムーズなデータフローを維持するために、スキャン履歴の確認、バックグラウンドジョブの状況チェック、問題のトラブルシューティングなどを行うことができます。つまり、多数のベンダーを擁する Cloud Kicks のエコシステムを管理するための究極のツールキットです。
スキャナーの詳細でシステムの状態を追跡する
Linda は信頼のおけるエコシステムを維持するために、常にスキャナーのメトリクスを注視しています。[Providers (プロバイダー)] ページで、有効なスキャナーを選択すればその詳細を確認できます。このページには、検出されたサービスの合計数と、最後に正常に実行されたスキャンの正確なタイムスタンプが示されます。また、スキャンがスケジュールに従って自動的にトリガーされたか、オンデマンドで実行されたかも確認できます。この可視化により、Linda は Cloud Kicks で稼働中のツールの正確なリアルタイムのインベントリを把握できます。
バックグラウンドジョブを監視してトラブルシューティングする
Linda は自動スキャナーが手間のかかる作業をやってくれる点を気に入っていますが、自分でもバックグラウンド処理を確認しています。最新の AI サービスがすぐにポートフォリオに表示されない場合は、[Providers (プロバイダー)] ページに移動して、スキャナーの履歴にエラーメッセージがないか確認します。スキャンの試行歴に目を通し、問題が発生した時点のタイムスタンプを検証すれば、スキャナーが正しいプラットフォーム接続に割り当てられていることをチェックできます。こうした迅速なトラブルシューティング処理によって Cloud Kicks の安全なデータフローが維持されるため、チームの開発ワークフローが中断することがありません。
まとめ
Linda が MuleSoft の拡張エクスペリエンスを活用すれば、Cloud Kicks のコネクテッド型資産の管理方法が一変します。[Providers (プロバイダー)] ページでスキャナーの状態を監視し、バックグラウンド処理のトラブルシューティングを行います。こうした機能により、チームが稼働中の AI エージェントや API を明確に可視化できます。これであなたも自社のインテグレーション環境に統合型管理を導入することができます。