CData Blog

AI GatewayとAPI Gateway：特徴をセキュリティ観点から比べてみる

企業のAI活用担当者向けに、AIゲートウェイとAPIゲートウェイの違いをセキュリティ観点で解説。プロンプトインジェクション対策や使い分けの判断基準も紹介し、Connect AIの無料トライアルで安全なデータ接続を試せます。

AIエージェントをSaaSへ安全に接続する方法【2026年版】

CData Connect AIでAIエージェントをSalesforceやkintoneなどのSaaSに安全に接続する7つの手順を解説。権限そのままでリアルタイムデータを活用。無料トライアルで今すぐ試す。

CData Arc 機能紹介 - Webhookコネクタ

本記事では、Webhook コネクタの基本的な使い方を kintone との連携シナリオで紹介して、Shopify の Webhook を例に HMAC 署名認証を設定する方法をご紹介します。

AI 連携時の機密データ（PII・カード情報）を検知・マスキングする方法：CData Connect AI の Data Security

API GatewayとMCP Gateway：特徴と選定基準を解説

API Gatewayでは対応できないAIエージェントのMCPトラフィック管理。ツール検出・ID伝播・ユーザー単位の監査をMCP Gatewayがどう担うかを解説。CData Connect AIを無料トライアルで確認できます。

Slackbot のMCP Client 機能からCData Connect AI 経由でkintone に接続する方法

Slack のSlackbot がMCP Client として動作するようになりました。本記事では、Slackbot からCData Connect AI 経由でkintone のデータを取得する手順を解説します。CData Connect AI はDCR に対応していないため、カスタムOAuth アプリを作成してManual OAuth で接続するのがポイントです。MCP サーバーの自前ホスティングは不要で、設定だけでSlack から自然言語でkintone に問い合わせられます。

MCPサーバーで業務システムと連携するAIエージェントをセキュアに構築する方法

企業のAI推進担当者向けに、MCPサーバーで安全にAIエージェントを構築する方法を解説。プラットフォーム選定からセキュリティ設計、本番運用までを一気通貫でカバーします。

MCPはどんな業務に使える？投資判断で見るべき10のポイント

本記事で紹介した10のユースケースはどれも、接続ごとのカスタム開発が壁になりがちです。CData Connect AIなら、300以上の企業データソースをノーコードでMCPサーバーとして公開し、この壁を取り除けます。

CData SharePointドライバーで公開テーブルを制御する：ExposedTableTypesとTableListTypes

CData SharePointドライバーに接続すると、サイト内のリストやドキュメントライブラリが自動的にテーブルとして公開されます。便利な反面、サイトの規模が大きくなるとテーブル数が数百単位に膨れ上がり、SQLクライアントやBIツールのテーブル一覧が使いづらくなることがあります。この記事では、公開するテーブルの種類と対象を絞り込む2つの接続プロパティ、ExposedTableTypes と TableListTypes の使い方を解説します。

CData Backlog Driverで課題のカテゴリー・マイルストーン・バージョンを管理する方法

Backlog の課題（Issue）には、カテゴリー・マイルストーン・バージョンといった分類情報を複数割り当てることができます。CData Backlog Driver では、これらの割り当てを SQL の EXECUTE 構文によるストアドプロシージャとして操作できます。本記事では、AddIssueCategory / RemoveIssueCategory、AddIssueMilestone / RemoveIssueMilestone、AddIssueVersion / RemoveIssueVersion の各ストアドプロシージャの使い方と、内部での挙動の違いについて解説します。

Office365ドライバーで予定表を管理する ～CalendarGroups・Calendars・Eventsテーブルの使い方～

CData Office 365ドライバーを使うと、Microsoft Graph APIの複雑な呼び出しを意識することなく、SQLだけでOutlookの予定表データにアクセスできます。本記事では、予定表グループを表す CalendarGroups、個々の予定表を表す Calendars、そして予定（イベント）そのものを表す Events の3テーブルに焦点を当て、それぞれの関係性と実践的なクエリ例を紹介します。

MCPツール急増でもAIの回答精度を落とさない設計とは？

MCPのツール検索は本当に必要か。CData Connect AIならわずか9つのツールで400種類以上のデータソースに安全に接続でき、ツール数が増えてもAIエージェントの精度を落としません。無料トライアルで確認できます。