CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの API データにアクセス

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Cursor エディタからセキュアにAPI のデータにアクセスし、操作できるようにします。

Cursor は、AI を活用したコードエディタで、開発ワークフローに会話型やエージェント形式のアシスタンス機能を組み込んでいます。MCP（Model Context Protocol）ツールで Cursor を拡張することで、AI エージェントに API やデータベースなどの外部システムへのセキュアなアクセスを提供できます。

Cursor を CData Connect AI の組み込み CData MCP Server と統合すると、IDE にデータをコピーすることなく、エディタの AI がリアルタイムのAPI のデータにクエリ、分析、操作を実行できるようになります。これにより、Cursor から直接、ガバナンスされたエンタープライズデータとチャットできる開発体験が実現します。

この記事では、Connect AI での API 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor への CData MCP Server の登録、そして AI チャットパネルを使用したリアルタイムAPI のデータの探索方法について説明します。

ステップ 1：Cursor 用の your API 接続を設定

Cursor から your API 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。Cursor からAPI のデータを操作するには、まず CData Connect AI で your API 接続を作成・設定します。

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

Add Connection パネルから API を選択

your API に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
To connect to your API, configure the following properties on the Global Settings page:
- In Authentication, select the Type and fill in the required properties
- In Headers, add the required HTTP headers for your API
- In Pagination, select the Type and fill in the required properties
After the configuring the global settings, navigate to the Tables to add tables. For each table you wish to add:
1. Click "+ Add"
2. Set the Name for the table
3. Set Request URL to the API endpoint you wish to work with
4. (Optional) In Parameters, add the required URL Parameters for your API endpoint
5. (Optional) In Headers, add the required HTTP headers for the API endpoint
6. In Table Data click " Configure"
7. Review the response from the API and click "Next"
8. Select which element to use as the Repeated Elements and which elements to use as Columns and click "Next"
9. Preview the tabular model of the API response and click "Confirm"
Save & Test をクリック
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、Cursor 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、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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
Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

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

API 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から CData MCP Server 経由でAPI のデータに接続できます。

ステップ 2：Cursor で CData MCP Server を設定

次に、CData MCP Server を使用するように Cursor を設定します。Cursor はユーザー設定ディレクトリの mcp.json ファイルから MCP 設定を読み込み、登録されたサーバーを Tools & MCP 設定で公開します。設定が完了すると、Cursor の AI チャットで CData Connect AI が公開するツールを呼び出せるようになります。

Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップフローを完了
上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く
左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリック
Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます

以下の設定を追加します。ヘッダーに挿入する前に、email:PAT を Base64 エンコードしてください：

{
  "mcpServers": {
    "cdata-mcp": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}