こんにちは。CData Software Japan リードエンジニアの杉本です。

Anthropic が提供する Claude Desktop（Cowork・Code）に、AWS のインフラ上・Amazon Bedrock で Claude LLM API を提供してそれを利用する「Claude Cowork on Amazon Bedrock」という構成が可能になりましたね！

From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock

https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/from-developer-desks-to-the-whole-organization-running-claude-cowork-in-amazon-bedrock/

社内の AWS 環境にクラウド構成を集約している組織にとって、Anthropic への直接課金や新たな ID 管理を増やさず、既存の AWS アカウントの枠内で Claude を利用できるという点が魅力な構成ですね。

今回はこの Amazon Bedrock 経由の Claude Cowork をセットアップし、さらに CData Connect AI にリモート MCP 接続して Salesforce などのエンタープライズデータを Claude Cowork から参照できる構成を試してみました。

構成の全体像

まず今回の構成がどのように動くか、全体像を整理しておきましょう！

構成要素は大きく3つです。

① Claude Desktop（Cowork on 3P モード）

ユーザーが操作する AI アシスタントのフロントエンドです。
通常の Claude Desktop に「マネージド設定」を適用することで、Anthropic のサーバーではなく Amazon Bedrock を推論バックエンドとして利用する 3rd Party（3P）モードに切り替わります。

構成するとClaude Desktop を立ち上げ時に以下のような画面が表示されて、

Cowork 3P | Bedrock という表示でClaude Cowork （もしくはClaude Code）を使い始めることが可能です。

ユーザーは Anthropic アカウントを作らずに利用でき、推論コストも AWS の請求に統合されます。

ちなみに今回の記事ではAmazon Bedrock を利用しましたが、Google のVertex AI やMicrosoft のFoundry を利用することも可能です。

https://claude.com/docs/cowork/3p/overview

② Amazon Bedrock（推論バックエンド）

Claude モデルの推論をAWS のインフラベースで担います。

Claude Desktop から送られたプロンプトが Bedrock の API エンドポイントに届き、Claude Sonnet / Opus などのモデルが応答を生成します。

モデルアクセスの有効化・IAM による権限管理・リージョン選択は AWS 側で事前に行っておくので、システム管理者側が色々とコントールしやすいのが良いですね。

https://aws.amazon.com/jp/bedrock/

③ CData Connect AI（リモート MCP サーバー）

Salesforce・kintone・各種 DB など 350 種類以上のデータソースを、リモート MCP サーバーとして Claude に公開するマネージドサービスです。

Claude Desktop の MCP クライアント機能から リモートMCP エンドポイントに接続することで、Claude が自然言語で自社のビジネスデータを照会できるようになります。

データの流れをまとめると以下のようになります。

ユーザー
  ↓ 自然言語プロンプト
Claude Desktop（Cowork on 3P）
  ↓ 推論リクエスト（HTTPS）
Amazon Bedrock（Claude モデル）
  ↓ MCP ツールリクエスト
Claude Desktop（Cowork on 3P）
  ↓ MCP ツールコール（HTTPS + Basic 認証）
CData Connect AI（リモート MCP サーバー）
  ↓ API / SQL
Salesforce・DB などのデータソース

必要なもの

今回の構成に必要な環境は以下のとおりです。

Amazon Bedrock の準備

Claude Cowork が Bedrock を推論バックエンドとして使うには、Claude モデルの有効化と IAM アクセスキーまたはベアラートークンの発行が必要です。

Claude モデルの有効化

AWS Bedrock では以前までであればモデルアクセスの有効化が必要でしたが、現在では不要になりました。

ただ、Anthropic のClaude モデルに関しては、最初にユースケースの提出が必要になっています。

私の環境ではすでにユースケースを提出済みだったので、そのまま利用できましたが、Playground 画面でAnthropic のモデルを選択して、実際に利用できるかどうか確認しておくと良いでしょう。

IAM アクセスキーまたはベアラートークンの発行

次に、Claude Desktop から Bedrock API を呼び出すための IAM アクセスキーないしベアラートークンを発行します。

今回は検証用途のため短期ベアラートークンを利用しましたが、いくつか選択肢があるので、ユースケースに合わせて選択しておきましょう。

短期のベアラートークンは「API キー」の画面から「短期API キーを生成」をクリックして入手できます。

これで Amazon Bedrock 側の準備は完了です。

Claude Desktop のインストールと Cowork 3P 設定

Claude Desktop のインストール

claude.com/download からWindows またはMac のインストーラーをダウンロードし、セットアップしておいてください。

アプリを起動すると通常のサインイン画面が表示されますが、ここでは Anthropic アカウントにはサインインしません。 このまま設定を進めます。

Developer Mode の有効化

macOS の場合はメニューバーから 「Help（ヘルプ）→ Troubleshooting（トラブルシューティング）→ Enable Developer Mode（開発者モードを有効化）」 をクリックします。

これで上部メニューに 「Developer（開発）」 タブが追加されます。

3P 推論の設定

「Developer（開発） → Configure third-party inference（サードパーティ推論を設定）」 をクリックして設定ウィンドウを開きます。

左サイドバーの 「Connection」 セクションで、以下を設定します。

モデル ID は Bedrock コンソールの「クロスリージョン推論」→「推論プロファイル」で確認できます。
jp.anthropic.claude-sonnet-4-6 のように <リージョンプレフィックス>.anthropic.<モデル名> の形式になっています。

設定が完了したら 「Apply locally（ローカルに適用）」 をクリックします。
アプリが再起動し、サインイン画面に 「Bedrock で続ける」 のようなオプションが表示されれば設定成功です。

CData Connect AI へのリモート MCP 接続

次に、CData Connect AI を MCP サーバーとして Claude に接続します。

CData Connect AI 側の準備（Basic 認証情報の確認）

CData Connect AI の管理画面にログインし、接続に使用する認証情報を確認します。
Basic 認証では、ログインに使用している メールアドレスと、管理画面で発行できる Personal Access Token（PAT） をパスワードとして使用します。

また、MCP エンドポイントも確認しておきましょう。
通常は以下のURL になりますが、もしWorkspace やToolkit を利用する場合は専用のMCP エンドポイントが構成されているので、その値を使います。

https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

Claude Desktop への MCP サーバー追加

Claude Desktop の設定ウィンドウ（Developer（開発） → Configure third-party inference（サードパーティ推論を設定）を再度開き、左サイドバーから 「Connectors & extensions」 を選択します。

「Managed MCP servers」 の欄に、CData Connect AI のエンドポイントを追加します。
入力する値は以下のとおりです。
前述の通り認証方法はBasic認証を利用するので、Headers からカスタムヘッダーとしてAuthorization、そしてBasic認証の値をメールアドレスとAPIトークンで指定します。

最後に「この接続をテスト」を実行して、以下のように接続完了メッセージが表示されればOKです。

入力後、「Apply locally（ローカルに適用）」 をクリックしてアプリを再起動します。

動作確認

再起動後、Claude Cowork のセッションを開始してみましょう。チャット画面のコネクタにCData Connect AI のコネクタが有効化されていることが確認できますね！

試しに Salesforce のデータを自然言語で照会してみます。

CData Connect AI が MCP ツールを通じて Salesforce に SQL クエリを発行し、以下のように結果を返してきます。

以上のように、Amazon Bedrock 上の Claude モデル が CData Connect AI を経由してエンタープライズデータにアクセスできていることが確認できました！

おわりに

このように CData Connect AI と Amazon Bedrock を組み合わせることで、AWS の既存インフラを活かしながら Claude から社内データに直接アクセスできる環境を構築できます。
推論コストの一元管理・IAM による権限制御・Bedrock の豊富なリージョン選択と、CData Connect AI のエンタープライズグレードのデータ接続が組み合わさることで、組織全体への展開もシンプルになります。

ぜひトライアルで試してみてください。

なにかわからないことがあれば、お気軽にサポートやお問い合わせからどうぞ。

https://jp.cdata.com/contact/