GitHub Copilot × CData Code Assist MCP for Access で Access のリアルタイムデータを活用する方法
GitHub Copilot は、Visual Studio Code をはじめとする IDE に統合された AI コーディングアシスタントです。MCP に対応しているため、ローカルツールやエンタープライズデータソースに接続し、開発中にリアルタイムデータを自然言語で操作できます。
Model Context Protocol(MCP) は、LLM クライアントを外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP サーバーはスキーマの探索やリアルタイムクエリなどの機能を提供し、AI エージェントがリアルタイムデータに安全かつ一貫した方法でアクセスできるようにします。
この記事では、CData Code Assist MCP for Access のインストールから Access への接続設定、Code Assist MCP アドオンと GitHub Copilot の連携、さらに Visual Studio Code から Access のデータ をクエリする方法まで、ステップバイステップで解説します。
前提条件
- Visual Studio Code がインストールされていること
- Visual Studio Code で GitHub Copilot Chat 拡張機能が有効になっていること
- CData Code Assist MCP for Access がインストールされていること
ステップ1:CData Code Assist MCP for Access のダウンロードとインストール
- まずは CData Code Assist MCP for Access をダウンロードします。
- ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
- 画面の指示に従ってインストールを完了させます。
インストールが完了したら、Access への接続設定に進みましょう。
ステップ2:Access への接続を設定
- インストールが完了すると、CData Code Assist MCP for Access の設定ウィザードが起動します。
注意:ウィザードが自動的に起動しない場合は、Windows の検索バーで「CData Code Assist MCP for Access」と入力し、アプリケーションを起動してください。
- MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、
を選択して新しい構成を作成します。
- 構成名を入力(例:「cdata_access」)し、OK をクリックします。
-
設定ウィザードで適切な接続プロパティを入力します。
Access接続の設定方法
ローカルファイルへの接続設定
ローカル環境からAccess への接続は非常にシンプルです。ConnectionType をLocal に設定することで、CRUD 操作(SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE)をすべて実行できます。接続にはDataSource プロパティに以下のようなAcces sデータベースファイルのフルパスを指定します。
C:\Users\Public\Documents\MyDatabase.accdb
詳細な接続手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。
クラウドストレージ上のAccess ファイルへの接続設定
各種クラウドストレージに保存されているAccess ファイルへのアクセスにも対応しています。ただし、クラウド上のファイルに対するデータ操作は、INSERT、UPDATE、DELETE に制限されますのでご注意ください。
S3、Google Driver、OneDrive など、各種クラウドストレージ内のAccess ファイルへの接続方法はこちらの記事をご確認ください。
クラウド上のファイルを更新したい場合は、以下の手順で実施いただけます。
- 対応するCData ドライバーを利用し、クラウドサービスからAccess ファイルをダウンロード
- Access ドライバーを使用して、ローカル環境でファイルを編集
- クラウドサービス用ドライバーのストアドプロシージャを使用して、更新ファイルをアップロード
具体例として、SharePoint 上のファイルを更新する場合の手順をご紹介します。
- CData SharePoint ドライバーのDownloadDocument プロシージャを使用してファイルを取得
- CData Access ドライバーでファイルの更新を実施
- SharePoint ドライバーのUploadDocument プロシージャで更新内容を反映
DataSource 接続プロパティの設定について補足いたします。接続先のクラウドストレージを識別するための一意の接頭辞を指定し、続けて目的のファイルパスまたはフォルダパスを記述します。フォルダを指定した場合は1ファイルが1テーブルとして、単一ファイルの場合は単一テーブルとして扱われます。
- Connect をクリックして、Access に認証します。
- Save & Test をクリックして接続を確定します。
この操作により、GitHub Copilot が Code Assist MCP アドオンを起動する際に参照する .mcp 構成ファイルが作成されます。続いて、Code Assist MCP アドオンを GitHub Copilot に接続しましょう。
ステップ3:Code Assist MCP アドオンを GitHub Copilot に接続
- Visual Studio Code をダウンロード・インストールし、GitHub Copilot Chat 拡張機能を有効にします。
- mcp.json ファイルを開くか新規作成します。
- グローバル設定の場合:%%APPDATA%%/Roaming/Code/User/mcp.json
- プロジェクト固有の設定の場合:
/.vscode/mcp.json
- 以下の JSON コードを追加してファイルを保存します。
- 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。
- AI MCP Tool ドロップダウンから Github Copilot を選択します。
- MCP Client Instructions に従って、必要な構成ファイルを作成します。
- 表示された JSON コードをコピーして、構成ファイルに貼り付けます。
方法1:MCP 構成を手動で追加する
{
"servers": {
"cdata_access": {
"command": "C:\Program Files\CData\CData Code Assist MCP for Access\jre\bin\java.exe",
"args": [
"-Dfile.encoding=UTF-8",
"-jar",
"C:\Program Files\CData\CData Code Assist MCP for Access\lib\cdata.mcp.access.jar",
"cdata_access"
]
}
}
}
注意:command の値には Java 17+ の java.exe 実行ファイルへのパスを、JAR パスには CData Code Assist MCP アドオンの .jar ファイルへのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名(例:「cdata_access」)と一致させる必要があります。
方法2:CData Code Assist MCP for Access の UI から MCP 構成をコピーする
ステップ4:GitHub Copilot からリアルタイム Access のデータ をクエリ
- Visual Studio Code を起動し、GitHub Copilot Chat インターフェースを開きます。ツールアイコンを選択して、設定済みの Code Assist MCP アドオンを有効にします。
- 自然言語で Access のデータ について質問してみましょう。例:
"List all tables available in my Access のデータ data connection."
- 自然言語プロンプトを使って開発を進めることもできます:
For my project, data from the Orders is very important. Pull data from the most important columns like OrderName and Freight.
これで GitHub Copilot と CData Code Assist MCP for Access の連携は完了です。MCP ツールを使用して、スキーマの探索や Access に対するリアルタイムクエリを実行できます。
Code Assist MCP で構築。CData Drivers で本番運用。
Code Assist MCP を無料でダウンロードして、開発中にライブの Access のデータ へのスキーマ対応アクセスを AI ツールに提供しましょう。本番環境に移行する際は、CData Access Drivers が同じ SQL ベースのアクセスをエンタープライズグレードのパフォーマンス、セキュリティ、信頼性で提供します。
CData コミュニティにアクセスして、インサイトの共有や質問、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を探索しましょう。