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MCP を介して AI エージェントを Connect AI に接続し、公開サンプルファイルまたはご自身のデータソースを使用して、実データに関する質問に答えます。

Model Context Protocol (MCP) を通じて AI エージェントをデータに接続し、そのデータについての質問に答えます。ターミナルでの作業とConnect AI アプリケーションでの作業に、それぞれ数分程度かかります。

このガイドでは、Claude Code のようなコーディングエージェントを使用して、MCP 経由でデータにクエリを実行します。また、Web インターフェースまたはコマンドラインからコネクションを作成する方法も学びます。Power BI、Excel、Tableau からデータにアクセスしたい場合は、インテグレーション を参照してください。

ご自身のデータをまだ使う準備ができていませんか？ステップ 3 では、認証情報が不要な公開の気象データファイルを提供しています。同じセットアップ手順を試せるため、実データを使う前に接続が機能することを確認できます。詳細はステップ 3 の Use the Web Interface タブを参照してください。

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Step 1：サインアップ

Connect AI にアクセスし、無料アカウントを作成します。各プランに含まれる内容は価格ページをご覧ください。

すでにアカウントをお持ちの場合は、代わりにログインします。

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Step 2：エージェントを接続する

Connect AI は、https://mcp.cloud.cdata.com/mcp に単一のリモート MCP サーバーを公開しています。エージェントをこの URL に向け、ブラウザで OAuth による認可を行ってください。これにより、エージェントは接続したすべてのソースを検出し、クエリできるようになります。

先にエージェントを接続しておくと、データソースを追加した直後にすぐ使い始められ、コネクションの作成自体もエージェントに任せられます。

Claude

Connect AI は Claude のコネクタディレクトリにコネクタを公開しているため、設定ファイルは不要です。

1. Claude にログインします。
2. 左下のユーザー名をクリックし、Settings を選択して、Connectors をクリックします。
3. Browse connectors をクリックし、CData Connect AI を検索します。
4. CData Connect AI をクリックし、Connect をクリックしてアクセスを許可します。

Claude Code

ターミナルで次のコマンドを実行します：

claude mcp add --transport http connectai https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

サーバーを追加しただけでは登録されるのみで、認証はされません。セッション内からサインインを完了します：

1. claude と入力してセッションを開始し、/mcp コマンドを実行します。
2. connectai サーバーを選択し、Authenticate を選択します。Claude Code がブラウザで Connect AI のサインインページを開きます。
3. サインインを完了します。ターミナルに戻ると、サーバーのステータスが接続済みに変わります。

インストール手順については、Claude Code のドキュメントを参照してください。

ChatGPT

Connect AI は ChatGPT のアプリディレクトリにアプリを公開しているため、設定ファイルは不要です。この方法には ChatGPT Plus または Pro のサブスクリプションが必要です。

1. ChatGPT にサインインします。
2. 左側のパネルで Apps をクリックします。
3. CData Connect AI を検索して選択します。
4. Connect をクリックし、Sign in with CData Connect AI をクリックしてサインインを完了します。
5. Start chat をクリックします。Connect AI がまだ有効になっていない場合は、+ をクリックし、More を選択してから CData Connect AI を選択します。

ChatGPT の Apps 機能はベータ版であり、セットアップ手順は変更される可能性があります。最新の手順とスクリーンショットについては、ChatGPT を参照してください。

Copilot Studio

Copilot Studio では、作成したエージェント上のツールとして Connect AI にアクセスします。

1. Copilot Studio のナビゲーションメニューで Agents をクリックし、+ New agent をクリックします。エージェントを設定し、Create をクリックします。
2. エージェントの詳細ページで Add tool をクリックします。
3. CData Connect AI を検索してクリックします。
4. Connection の下で Create new connection をクリックし、Create をクリックします。
5. Connect AI にサインインし、Add to agent をクリックします。

ツールはエージェントの Tools の下に表示されます。スクリーンショット付きの詳しい手順については、Microsoft Copilot Studio を参照してください。

Gemini

ユーザーディレクトリに .gemini フォルダを作成し、その中に settings.json という名前のファイルを作成して、次の設定を記述します：

{
  "mcpServers": {
    "connectai": {
      "httpUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/",
      "trust": true
    }
  },
  "selectedAuthType": "oauth-personal"
}

ターミナルで gemini と入力し、/mcp auth connectai を実行します。Gemini がブラウザで Connect AI のサインインページを開きます。

Gemini には Python 3.10 以降が必要です。代わりに Google Agent Development Kit 経由で接続するには、Gemini を参照してください。

Cursor

ワンクリックインストール： Connect AI を Cursor に追加。Cursor が開き、確認を求められます。

代わりに手動で設定するには、Cursor Settings を開き、Tools & MCP をクリックしてから、New MCP Server をクリックします。mcp.json ファイルが自動的に開きます。次の設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "connectai": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
    }
  }
}

Tools & MCP に戻ります。Cursor はサーバーに OAuth が必要であることを検出し、ブラウザで Connect AI のサインインページを開きます。サインイン後、connectai が緑色のインジケーターとともに表示されます。

Visual Studio Code

ワンクリックインストール： Connect AI を Visual Studio Code に追加。

代わりに手動で設定するには、プロジェクト内に .vscode という名前のフォルダを作成します。その中に mcp.json という名前のファイルを作成し、次の設定を記述します：

{
  "servers": {
    "connectai": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
    }
  },
  "inputs": []
}

IDE で Start をクリックして MCP サーバーを起動します。Visual Studio Code がブラウザで Connect AI のサインインページを開きます。認可後、サーバーには Running と表示されます。

Other Clients

コミュニティ製の add-mcp ツールを使うと、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、Goose、OpenCode、Zed など、ほとんどのコーディングエージェントにリモート MCP サーバーを登録できます。現在のリストを確認するには npx add-mcp list-agents を実行してください：

npx add-mcp https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

GitHub Copilot、Gemini Enterprise、Windsurf、n8n など、その他のクライアントのセットアップ手順については、AI ツール を参照してください。

このガイドでは、トークン管理が不要な OAuth を使用します。代わりにパーソナルアクセストークンを使用した基本認証を使うには、認証 を参照してください。

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Step 3：データソースを追加する

エージェントは接続されましたが、まだ読み取るデータがありません。コネクションを作成する方法を選択してください。Web インターフェースは、サンプル気象データファイルを含むあらゆるソースに対応します。他の2つの方法は、Google Sheets や Salesforce のような OAuth ソースを設定する Management MCP サーバーを使用します。どの方法を選んでも、以降のガイドの内容は同じです。

エージェントに依頼する

Management MCP サーバーはプログラムによってコネクションを作成・テストするため、ステップ 2 で接続したエージェントがソースのセットアップを代わりに行えます。ステップ 2 で使用したのと同じ方法で、https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/mgmt にある2つ目のサーバーを最初のサーバーと並べて登録し、同じ方法で認可します。Claude Code の場合は次のとおりです：

claude mcp add --transport http connectai-mgmt https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/mgmt

これで、ユーザーインターフェースで設定する代わりに、必要なソースをエージェントに説明できます。以下の2つのいずれかを選んでください。

Google Sheets、ご自身のデータ、Google サインイン1回：

connectai-mgmt MCP サーバーを使用して、OAuth で認証する GoogleSheets という名前の Google Sheets コネクションを作成してください。

Salesforce、ご自身のデータ。 最初のコネクションが機能するには、事前に Salesforce 管理者がCData コネクタをインストールしておく必要があります：

connectai-mgmt MCP サーバーを使用して、OAuth で認証する Salesforce という名前の Salesforce コネクションを作成してください。

エージェントは list_available_sources を呼び出してソースを確認し、get_source_properties で必要なフィールドを調べ、create_connection で保存します。以降のガイドではこのコネクション名を使用するため、上記の名前をそのまま使ってください。

どちらのソースも OAuth を使用するため、エージェントは完成したコネクションではなくサインイン URL を返します。これをブラウザで開いてアクセスを許可した後、エージェントに結果を確認してもらいます：

connectai-mgmt MCP サーバーを使用して、そのコネクションをテストし、公開されているテーブルを一覧表示してください。

Management MCP サーバーはすべてのプランに含まれています。ツールの完全なリストについては、Management MCP を参照してください。

Web インターフェースを使用する

以下の3つのソースから1つを選び、その手順に従ってください。

サンプル気象データファイル：最速、認証不要

1. Sources > + Add Connection を開き、検索フィールドに CSV と入力して CSV をクリックします。

2. コネクション名として SampleData と入力します。以降のガイドではこの名前でコネクションを参照するため、そのまま使用してください。

3. 次の URI を入力します：

   https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-datasets@2.11.0/data/seattle-weather.csv
   
4. Authentication セクションで、Connection Type リストから HTTPS を選択します。Auth Scheme はデフォルトで None になり、これで正しい設定です。このファイルは公開されているため、認証情報は不要です。

   このページには Connection Type という名前のフィールドが2つあります。変更が必要なのは、URI ボックスの下にある Authentication セクション内のものです。その上にある Connection Type セレクターは Direct のままにしておいてください。

5. FMT は CsvDelimited のまま、Include Column Headers はオンのままにしておきます。どちらもデフォルトの設定です。

6. Save and Test をクリックします。Connection successfully saved というメッセージが表示され、Connect AI がファイルに到達できたことが確認できます。

このコネクションには、1,461件の日次気象データレコードが含まれています。

Google Sheets：ご自身のデータ、Google サインイン1回

1. Sources > + Add Connection を開き、検索フィールドに Google Sheets と入力して Google Sheets をクリックします。

2. コネクション名を入力するか、デフォルトの名前をそのまま使用します。

3. 認証方法として OAuth を選択します。

4. （オプション）パフォーマンスを向上させるには、Spreadsheet フィールドにシート名または ID をカンマ区切りで入力するか、Folder Name を入力します。

5. Sign in with Google をクリックし、ログインしてリクエストされた権限を許可します。

6. Save and Test をクリックします。

これで、スプレッドシートの各シートがテーブルとして公開され、クエリできるようになります。

Salesforce：ご自身のデータ、事前に管理者による1回限りの設定が必要

アカウントで最初のコネクションが機能するには、事前に Salesforce 管理者がCData コネクタをインストールしておく必要があります。

1. Sources > + Add Connection を開き、検索フィールドに Salesforce と入力して Salesforce をクリックします。

2. コネクション名を入力するか、デフォルトの名前をそのまま使用します。

3. 認証方法として OAuth を選択します。

4. サンドボックスアカウントに接続する場合は、Use Sandbox を True に設定します。それ以外の場合は False のままにしておきます。

5. Sign in をクリックし、Salesforce にログインしてリクエストされた権限を許可します。Connect AI は独自に登録されたアプリケーションを使用するため、クライアント ID やクライアントシークレットは不要です。

6. Save and Test をクリックします。

これで、Account、Opportunity、Contact などのオブジェクトをリアルタイムでクエリできるようになります。

手動セットアップ

Management MCP サーバーは HTTP エンドポイントであるため、エージェントなしでも curl とパーソナルアクセストークンで同じ作業ができます。スクリプトや運用手順書からセットアップを行いたい場合は、この方法を選択してください。

パーソナルアクセストークンを作成します。 Personal Access Tokens ページに移動し、トークンを作成します。基本認証では、メールアドレスをユーザー名、トークンをパスワードとして使用します。認証 を参照してください。

サーバーが応答することを確認します。 重要な操作を送信する前に、次を実行してください：

curl -X POST https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/mgmt \
  -u "<YOUR_EMAIL>:<YOUR_PAT>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

レスポンスには、create_connection や test_connection を含む管理ツールの一覧が表示されます。

このエンドポイントで設定できるソースを確認します。 create_connection が扱えるのは21種類の OAuth ソースであり、Connect AI がサポートするすべてのソースではありません：

curl -X POST https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/mgmt \
  -u "<YOUR_EMAIL>:<YOUR_PAT>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"list_available_sources","arguments":{}}}'

各エントリには mcpCreatable フラグがあります。サンプル気象データファイルのように、サインインではなくファイルの場所を指定するソースは false になります。これらは Use the Web Interface タブで作成してください。

コネクションを作成します。 get_source_properties でソースが必要とするフィールドを確認し、それらを properties に渡します：

curl -X POST https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/mgmt \
  -u "<YOUR_EMAIL>:<YOUR_PAT>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"create_connection","arguments":{"name":"GoogleSheets","source":"GoogleSheets","properties":{"AuthScheme":"OAuth"}}}}'

レスポンスには、新しいコネクションの id とサインイン URL が含まれます。この URL をブラウザで開いてアクセスを許可してください。このエンドポイントが作成するすべてのソースで、OAuth によるこの認可手順が必要です。

テストします。 直前のレスポンスの id に置き換えます：

curl -X POST https://mcp.cloud.cdata.com/mcp/mgmt \
  -u "<YOUR_EMAIL>:<YOUR_PAT>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":4,"method":"tools/call","params":{"name":"test_connection","arguments":{"id":"<CONNECTION_ID>"}}}'

この方法で Google Sheets や Salesforce に接続するには、まず get_source_properties を呼び出してそのソースが必要とするフィールド名を取得し、properties に渡します。どちらも OAuth を使用するため、create_connection のレスポンスは完成したコネクションではなく、ブラウザで開くサインイン URL を返します。

これでクエリ可能なデータソースができました。どの方法を選んだ場合でも、ステップ 2 のエージェントはすでにそれにアクセスできます。

これらの3つは一例です。同じ手順はサポートされているすべてのソースで機能し、各ソースには必要なフィールド、前提条件、対応する追加の認証方法を説明した専用ページがあります。目次の Data Sources の見出しから、お使いのデータソースを見つけてください。Add Connection の一覧で Premium と表示されているソース（Snowflake や Google BigQuery など）には、Growth プラン以上が必要です。

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Step 4：質問する

まず、エージェントが Connect AI に到達できるかどうかを確認します：

connectai MCP サーバーを使用して、参照可能なデータソースを一覧表示してください。

エージェントは getCatalogs を呼び出し、作成したばかりのコネクションを返します。これにより、ステップ 2 のクライアント設定とステップ 3 のコネクションの両方が確認できます。

次に、実際の質問をしてみましょう。回答がモデル自身の知識ではなく Connect AI から得られたことを確認できるよう、プロンプトにサーバー名を含めてください。サンプル気象データファイルを接続した場合：

connectai MCP サーバーを使用して、SampleData コネクションにクエリを実行し、各天気タイプの日数と、それぞれの平均最高気温を教えてください。

エージェントは自分でコネクションとテーブルを見つけ出し、SQL を作成して実行します。クエリを自分で書く必要はありません。5種類の天気タイプが表示され、雨と晴れがそれぞれ640日近くになるはずです。これにより、回答がモデルの知識ではなく、実際のデータから得られたことがわかります。

同じパターンはご自身のソースにも当てはまります。コネクション名、スキーマ名、テーブル名を置き換えてください：

connectai MCP サーバーを使用して、今後90日以内にクローズする Salesforce の未成約商談のうち、金額が大きいものを教えてください。

これで最初の MCP クエリが完了しました。 エージェントはデータモデルを発見し、ソース固有のコードを書くことなく、Connect AI を通じてライブデータにクエリを実行しました。

サンプルファイルを使用した場合は、ここで実際のデータに接続してみましょう。エージェントはすでに認可されているため、ステップ 2 で変更する内容はありません。繰り返すのはステップ 3 だけで、同じエージェント、同じセッションで新しいソースについて質問できます。必要なフィールドについては、お使いのデータソースのドキュメントを参照してください。

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トラブルシューティング

コネクションは1つずつ層を分けて確認してください。最初に失敗した確認項目が、問題の所在を示します。

クライアントがサーバーを登録したことを確認します。 Claude Code の場合は claude mcp list を実行します：

ステータス	意味	対処方法
Connected	サーバーが登録され、到達可能な状態です。	対応は不要です。
Needs authentication	サーバーは登録されていますが、認可されていません。	セッション内で /mcp を実行し、Authenticate を選択してください。
Failed to connect	クライアントがサーバーに到達できません。	URL を確認し、ネットワークを確認してください。

データソースが機能していることを確認します。 Data Explorer を開き、対象のコネクションを選択します。行は返されるのにエージェントには返されない場合、問題はコネクションではなくクライアント設定にあります。テーブルが1つも表示されない場合は、Edit Connection ページで Refresh Metadata をクリックしてください。

エージェントが実行した内容を正確に確認します。 Logs > Query Log を開きます。エージェントが送信したすべてのクエリが、タイムスタンプ、ユーザー、ステータス、クエリ全文とともに表示されます。行をクリックすると展開されます。これはエージェントが実際に行った操作の正式な記録であり、不正な形式のクエリと権限の問題を見分ける最も早い方法です。Logs を参照してください。

クライアントの有無に関わらず、サーバーが応答することを確認します。 これにより、Connect AI 側の問題なのかクライアント側の問題なのかを切り分けられ、クライアントを設定する前でも実行できます。Personal Access Tokens ページでパーソナルアクセストークンを作成し、次を実行します：

curl -X POST https://mcp.cloud.cdata.com/mcp \
  -u "<YOUR_EMAIL>:<YOUR_PAT>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}'

正常に動作しているサーバーは、getCatalogs、getTables、queryData を含む、提供しているツールの一覧を返します。完全なリストについては、MCP を参照してください。

その他のよくある原因：

• 要求された操作を実行する権限がないと表示されますか？ コネクションの作成には Administrator または Connection Administrator ロールが必要です。Administrator に権限の付与を依頼するか、代わりにコネクションを作成してもらってください。権限とアクセス制御 を参照してください。
• 認証エラーが発生していますか？ OAuth を再認可し、スコープを確認してください。
• クエリが遅いですか？ 早期にフィルタリングし、カラムを制限してください。
• エージェントがデータを見つけられませんか？ [Catalog].[Schema].[Table] の形式で完全修飾テーブル名を使用しているか確認してください。

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データについてさらに質問する

同じコネクションで、追加のセットアップなしに新しい質問に答えられます。エージェントはそのたびに新しい SQL を作成します：

connectai MCP サーバーを使用して、SampleData で最も雨の日が多い月はどれか教えてください。

このパターンは、接続するすべてのソースで成り立ちます。Salesforce、Google Sheets、Jira を追加すれば、同じエージェントが再設定なしで同じサーバー経由でクエリを実行します。データソース を参照してください。

アカウント内のすべてのソースが1つのエンドポイントで公開されるため、ソースを追加するほど便利になります。エージェントは getCatalogs を通じてすべてのソースを発見できるため、1回の会話で Salesforce、HubSpot、Jira に一緒にアクセスできます：

connectai MCP サーバーを使用して、金額順に未成約の Salesforce 商談トップ10を一覧表示し、それぞれのアカウントについて HubSpot の最新のマーケティング活動を確認してください。

エージェントはソースごとに1回ずつクエリを実行し、結果を関連付けます。両方のソースが同じエンドポイントを通じて同じ権限でアクセスされるため、ソースごとの認証情報やコネクタ固有のコードは一切必要ありません。

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他のツールからコネクションを使用する

1つのコネクションが、同じ権限を適用しながらすべての利用形態に対応します。同じデータは、MCP、REST、OData、仮想 SQL Server の各エンドポイントから、ソース固有のコードなしで同時に利用できます。REST と OData はパーソナルアクセストークンで認証し、OData には仮想スキーマも必要です。API の完全なリファレンスについては、API を参照してください。

BI ツールは、ステップ 3 で作成したコネクションをこれらのエンドポイント経由で読み取るため、Connect AI 側で新たに設定することはありません。Power BI Desktop、Excel、Tableau Desktop から始めるか、その他についてはインテグレーション を参照してください。

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次のステップ

データはすでに接続され、エージェント、API、BI ツールからクエリできる状態です。次によく利用される機能は以下のとおりです。

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コネクションをさらに活用する

• 別のデータソースを追加する—エージェントや BI ツールは再設定なしで新しいコネクションを認識するため、複数のソースをまたいでクエリできるようになります。
• ブラウザで探索・モデル化する—Data Explorer はコネクションに対して直接 SQL を実行でき、ソースが公開している内容を確認したり、エージェントの回答を検証したりする最も速い方法です。クエリをDerived Viewとして保存すると、エージェントはそれをテーブルのように読み取れます。
• 実行内容を確認する—Query Log はすべてのクエリを全文とともに記録するため、予期しない結果やソース API からの予期しない請求を追跡する最も速い方法です。
• コネクションを読み取り専用にする—サーバー URL に ?ops= を追加すると、エージェントはデータをクエリできますが変更はできなくなります。
• エージェントなしで質問する—Playground は、クライアントを設定することなく、Connect AI 内から接続済みデータに関する自然言語の質問に回答します。
• ファイアウォールの内側にあるデータにアクセスする—Connect Gateway は Docker コンテナまたは Kubernetes 上で実行するリバーストンネルであり、Connect AI はプライベートネットワークや VPC 内のデータを、インターネットに公開せずにクエリできます。

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アクセスを管理する

• 権限とアクセス制御—ソースまたは仮想スキーマのレベルで、必要な範囲に応じて SELECT、INSERT、EXECUTE のアクセス権を付与し、各ソースを共有サービスアカウントとユーザー単位認証のどちらで使うかを選択できます。これにより、エージェントは操作しているユーザーが許可された範囲のデータのみを参照できます。
• Virtual Schemas—データソースと Derived View をグループ化し、チームと共有します。
• Data Security—HIPAA、PCI DSS、CCPA などの規制に対応したデータマスキングルールに加え、レート制限、IP 許可リスト、監査ログ。
• セキュリティ—Connect AI が PII をどのように扱うか、また SOC 2 Type II、ISO、GDPR を含め維持しているフレームワーク。
• Toolkits—エージェントが必要とするテーブルと操作のみを公開します。Toolkits にはプランとロールの両方の要件があるため、まずそのページで前提条件を確認してください。

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サポートを受ける

• ステータスページ—アプリケーションサービスの現在のステータスおよびインシデントの履歴。
• CData テクニカルサポート—ダッシュボード下部の Support リンクからもアクセスできます（US のテクニカルサポートフォームが開きます）。
• リリースノート—新しいコネクタ、機能強化、修正。