CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム Adobe Analytics データにアクセス

Windsurf は、プロジェクトのコンテキストを理解し、エディタ内で複雑なタスクを自律的に実行するコーディングエージェント Cascade を中心に設計された AI ネイティブ IDE です。Cascade は MCP（Model Context Protocol） をサポートしており、エージェントが開発環境から離れることなく外部ツールやデータソースを検出し、呼び出すことができます。

Windsurf を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と連携することで、Cascade エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムAdobe Analytics のデータに IDE 内からアクセスできるようになります。これにより、開発者は自然言語プロンプトを使って、Windsurf から直接カタログの一覧表示、スキーマの確認、Adobe Analytics のデータレコードのクエリが行えます。

この記事では、Connect AI での Adobe Analytics 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Windsurf への Connect AI MCP Server の設定、そして Cascade チャットからリアルタイムAdobe Analytics のデータをクエリして連携を確認する方法について説明します。

ステップ 1：Windsurf 用の Adobe Analytics 接続を設定

Windsurf から Adobe Analytics への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Windsurf からAdobe Analytics のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Adobe Analytics 接続を作成・設定します。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック

2. Add Connection パネルから Adobe Analytics を選択

3. Adobe Analytics に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Adobe Analytics への接続

   それでは、Adobe Analytics に接続していきましょう。接続するには、GlobalCompanyId およびRSID を識別する必要があります。デフォルトでは、ドライバーが会社とレポートスイートの識別を自動で試みますが、これらの値を明示的に指定することも可能です。詳しい手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への接続」セクションをご確認ください。

   Adobe Analytics への認証

   続いて、認証方法を設定しましょう。Adobe Analytics はOAuth 認証標準を利用しており、OAuth またはサービスアカウントで認証できます。

   ユーザーアカウント（OAuth）

   ユーザーアカウントでの認証では、すべてのフローでAuthScheme をOAuth に設定する必要があります。詳しい認証手順については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Adobe Analytics への認証」セクションをご参照ください。

   サービスアカウント

   サービスアカウントではサイレント認証が利用でき、ブラウザでのユーザー認証が不要です。このフローを使用するには、アプリケーションを作成する必要があります。アプリケーションの作成および認可については、ドキュメントの「カスタムOAuth アプリの作成」をご確認ください。これにより、サービスアカウントにアクセス権があるAdobe Analytics データに接続できるようになります。

   サービスアカウントを使用したServer-to-Server OAuth で認証するには、AuthScheme をOAuthClient に設定します。接続には以下のプロパティを設定してください。

   • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定
   • OAuthClientId：アプリケーション設定のクライアントId に設定
   • OAuthClientSecret：アプリケーション設定のクライアントシークレットに設定

   接続すると、CData 製品がサービスアカウントでのOAuth フローを以下の手順で完了します。

   1. クライアントクレデンシャルOAuth フローで指定されたOAuthClientId およびOAuthClientSecret を使用して、アクセストークンを取得します
   2. OAuthSettingsLocation にOAuth 値を保存し、接続間で永続化されるようにします
   3. トークンが期限切れになった際に、新しいアクセストークンを要求します
   
4. Save & Test をクリック
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Windsurf から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください

Adobe Analytics 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でAdobe Analytics のデータに接続できます。

ステップ 2：Windsurf で Connect AI MCP を設定

次に、Cascade エージェントが Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるよう、Windsurf に Connect AI リモート MCP サーバーを設定します。

1. Windsurf IDE をダウンロードしてインストール
2. Windsurf を開き、右上のプロフィールアイコンをクリックして Windsurf Settings を選択
3. Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック
4. MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック
5. この操作で mcp_config.json ファイルが開きます。以下の JSON を貼り付けてください：

   {
       "mcpServers": {
           "cdata-mcp": {
               "serverUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
               "headers": {
                   "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
                   "Content-Type": "application/json"
               }
           }
       }
   }
   		

   注意：Windsurf は Connect AI に対して Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で連結し、その文字列を Base64 エンコードして Basic を先頭に付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のようになります。

   
6. mcp_config.json ファイルを保存し、MCP Registry に戻る
7. Installed の下に cdata-mcp が表示され、Enabled とマークされていることを確認

MCP サーバーの登録と有効化が完了したら、Windsurf から Connect AI を通じてリアルタイムのAdobe Analytics のデータをクエリする準備が整いました。

ステップ 3：Windsurf からリアルタイムのAdobe Analytics のデータをクエリ

連携が完了したら、Windsurf の Cascade チャットパネルを使って自然言語プロンプトでリアルタイムのAdobe Analytics のデータを操作できます。

1. Windsurf の上部バーで Editor から Agent に切り替えて新しい Cascade チャットを開く
2. チャットパネルの下部で cdata-mcp サーバーが表示され、トグルが有効になっていることを確認
3. 以下のようなプロンプトを入力してエージェントとのやり取りを開始：
   • cdata-mcp 接続内のすべてのカタログを一覧表示して
   • Adobe Analytics で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Adobe Analytics のデータ のテーブルからトップ 5 件のレコードをクエリして
4. Cascade エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、リアルタイムのAdobe Analytics のデータを返します

これで、Windsurf IDE が Connect AI MCP Server と通信し、エディタから直接リモート MCP を通じてリアルタイムのAdobe Analytics のデータを取得できるようになりました。

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