Trae からAdobe Target のデータにリアルタイムでアクセスする方法（CData Connect AI）

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を使用して、Trae が AI 対応 IDE 内からリアルタイムの Adobe Target のデータ に安全にアクセスし、クエリを実行できるようにします。

Trae は、使い慣れたエディターと Builder や SOLO などのエージェントモードを組み合わせた AI 対応の統合開発環境（IDE）です。Model Context Protocol（MCP） に対応しており、外部ツールやデータソースを追加すると、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

Trae と CData Connect AI を組み込みの MCP Server 経由で連携させることで、Trae はガバナンスの効いたリアルタイムの Adobe Target のデータ にアクセスできるようになります。自然言語プロンプトを使って Adobe Target のデータ のカタログを一覧表示したり、スキーマを確認したり、レコードをクエリしたりでき、すべてのデータアクセスは許可されたデータソースに対して安全に実行されます。

この記事では、Connect AI で Adobe Target 接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Trae をインストールして Connect AI MCP Server を追加し、LLM モデルを設定した上で、Trae エージェントからリアルタイムの Adobe Target のデータ にクエリを実行して連携を検証する方法を説明します。

Step 1: Trae 向けに Adobe Target の接続を設定

Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して Adobe Target に接続します。Trae から Adobe Target のデータ を操作するには、まず Connect AI で Adobe Target 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
    2. Adding a connection in Connect AI
  2. Add Connection パネルから Adobe Target を選択します。
    3. Selecting data source
  3. Adobe Target への接続に必要な認証プロパティを入力します。

    Adobe Target に接続するには、以下に記載されているOAuth 接続プロパティとともにTenant プロパティを指定する必要があります。他の接続プロパティは処理動作に影響を与える可能性がありますが、接続には影響しません。

    以下のステップでTenant 名を確認できます。

    1. Adobe Experience にログインします。URL は「https://experience.adobe.com/#/@mycompanyname/preferences/general-section」です。
    2. 「/#/@」の後の値を抽出します。この例では「mycompanyname」です。
    3. Tenant 接続プロパティをその値に設定します。

    ユーザーアカウント（OAuth）

    すべてのユーザーアカウントフローでAuthScheme をOAuthClient に設定する必要があります。

    注意：OAuth を介したAdobe 認証では、2週間ごとにトークンを更新する必要があります。

    すべてのアプリケーション

    CData では、OAuth 認証を簡素化する組み込みOAuth アプリケーションを提供しています。または、カスタムOAuth アプリケーションを作成することもできます。詳細については、ヘルプドキュメントの「カスタムOAuthアプリの作成」をご確認ください。

    OAuth アクセストークンの取得

    接続するには以下のプロパティを設定します：

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH に設定して、OAuth 交換を自動的に実行し、必要に応じてOAuthAccessToken を更新します。
    • OAuthClientId：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントID に設定します。
    • OAuthClientSecret：アプリを登録した際に割り当てられたクライアントシークレットに設定します。
    • CallbackURL：アプリを登録した際に定義されたリダイレクトURI に設定します。例：https://localhost:3333

    これらの設定により、CData 製品はAdobe Target からアクセストークンを取得し、それを使用してデータを要求します。OAuth値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で確実に保持されます。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  4. Save & Test をクリックします。
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
    6. Updating permissions

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Trae から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御を細かく管理するために、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 を開きます。
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
    4. Creating a new PAT
  4. トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。再度表示されることはありません。

Adobe Target 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で Adobe Target のデータ に接続できるようになります。

Step 2: Trae をインストールして Connect AI MCP Server を設定

次に、Trae をインストールし、Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM モデルを設定します。設定が完了すると、エージェントは Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようになります。

  1. Trae IDE をダウンロードしてインストールし、アプリケーションを起動します。
  2. 画面左上のトグルを使用するか、Ctrl + Alt + \ を押して SOLO モードに切り替えます。 Switching to SOLO mode in Trae
  3. Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。 Opening the AI sidebar in Trae
  4. Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。 Navigating to MCP settings
  5. Add Manually をクリックします。 Adding an MCP server manually
  6. Configure Manually ダイアログに以下の設定を貼り付けて Confirm をクリックします： 
    {
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}

    注意：Trae は Connect AI との認証に 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 の形式で結合し、Base64 エンコードした上で Basic を先頭に付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります：Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==

    Configuring the Connect AI MCP Server

LLM モデルの設定

Trae がエージェントの推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM モデルが必要です。エージェントがプロンプトを解釈し、Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるようにモデルを追加します。

  1. Settings に戻り、Models を選択します。
  2. Add Model をクリックし、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して、モデルを選択し、API キーを入力して Add Model をクリックします。 Adding an LLM model and API key

MCP サーバーの追加と LLM モデルの設定が完了すると、Trae は Connect AI を通じてリアルタイムの Adobe Target のデータ にクエリを実行する準備が整います。

Step 3: Trae からリアルタイムの Adobe Target のデータ にクエリ

連携が完了したら、Trae エージェントを使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトを通じてリアルタイムの Adobe Target のデータ を操作します。

  1. チャットパネルで @ と入力し、Builder with MCP を選択します。Tools - MCP の下に cdata-connect-ai が表示されていることを確認します。 Selecting the Builder with MCP agent
  2. データを操作するプロンプトを入力します。例：
    • cdata-connect-ai のカタログを一覧表示して
    • Adobe Target で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Adobe Target のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  3. Trae は Connect AI MCP Server を呼び出し、Adobe Target のデータ からリアルタイムの結果を返します。 Querying live data from the Trae agent

この時点で、Trae エージェントは Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じて IDE から直接リアルタイムの Adobe Target のデータ を取得します。

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