3ステップで実装：Devin×API MCP連携でリアルタイムデータ活用

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
開発者向けにDevin×API MCP連携を解説。3ステップでAIエージェントにAPI のデータへのリアルタイムアクセスを付与。無料トライアルで試す。

Devin は、Cognition が開発したAI ソフトウェアエンジニアです。自律的なセッションの中で、コードの計画から記述、テストまでを一貫して行います。組み込みのMCP マーケットプレイスを通じてMCP（Model Context Protocol）に対応しているのも特徴です。リモートMCP サーバーを追加するだけで、外部ツールやリアルタイムのデータソースへのアクセスをDevin に与えられます。

CData Connect AI と連携させれば、Devin は組み込みのMCP サーバーを通じてガバナンスされた状態でAPI のデータにリアルタイムにアクセスできます。自然言語のプロンプトを送るだけで、カタログの一覧表示やスキーマの探索、API のデータのレコードへのクエリが行えます。データアクセスは常に、許可されたデータソースに対してのみセキュアに実行される仕組みです。

本記事では、Connect AI でAPI の接続を設定する方法から解説します。続けて、Devin のMCP マーケットプレイスからCData Connect AI MCP サーバーをインストールし、Devin のセッションからAPI のデータにクエリを実行して連携を確認するところまでを紹介します。

ステップ1：Devin 用のお使いのAPI 接続を設定

Devin からお使いのAPI へは、CData Connect AI のリモートMCP サーバー経由で接続します。まずはCData Connect AI でお使いのAPI 接続を作成し、設定を行いましょう。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックし、 Add Connection をクリックします
    2. Connect AI での接続追加
  2. Add Connection パネルからAPI を選択します
    3. データソースの選択
  3. お使いの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。

    お使いのAPIに接続するには、グローバル設定ページで以下のプロパティを設定してください。

    • AuthenticationでTypeを選択し、必要なプロパティを入力します
    • Headersで、お使いのAPIに必要なHTTPヘッダーを追加します
    • PaginationでTypeを選択し、必要なプロパティを入力します

    グローバル設定の完了後、Tablesに移動してテーブルを追加します。テーブルごとに以下の手順を実行してください。

    1. 「+ Add」をクリックします
    2. テーブルのNameを設定します
    3. 使用するAPIエンドポイントのRequest URLを設定します リクエストURLの設定（Harvestの例）
    4. （オプション）Parametersで、APIエンドポイントに必要なURLパラメーターを追加します
    5. （オプション）Headersで、APIエンドポイントに必要なHTTPヘッダーを追加します
    6. Table Dataの「 Configure」をクリックします
    7. APIからのレスポンスを確認し、「Next」をクリックします APIレスポンスの確認（Harvestの例）
    8. Repeated Elementsに使用する要素とColumnsに使用する要素を選択し、「Next」をクリックします APIレスポンスに基づくスキーマの設定（Harvestの例）
    9. APIレスポンスの表形式プレビューを確認し、「Confirm」をクリックします APIレスポンスの表形式プレビュー（Harvestの例）
  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. 権限の更新

お使いのAPI 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてAPI のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：Devin にConnect AI MCP サーバーをインストール

次に、Devin のMCP サーバー一覧からCData Connect AI MCP サーバーをインストールします。これにより、セッションからConnect AI を通じてリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

注：Devin でMCP サーバーをインストールするには、Manage MCP Servers の権限が必要です。この権限がない場合は、Suggest オプションを使用するか、組織の管理者に問い合わせてください。

  1. Devin にログインし、Settings のConnections に移動して、MCP servers タブを選択します
  2. マーケットプレイスでCData Connect AI を検索し、検証済み（verified）のリスティングを選択します
    3. Devin でMCP サーバーを表示してCData Connect AI を検索
  3. Install and enable をクリックします。プロンプトが表示されたら、OAuth フローを完了してConnect AI アカウントで認証します Devin へのConnect AI MCP サーバーのインストール
  4. インストールが完了したら、Enable in sessions トグルがオンになっていることを確認してTest tools をクリックします。Devin が接続を検証し、getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData など、利用可能なConnect AI のツールが一覧表示されます Devin でのConnect AI MCP ツールの確認

MCP サーバーのインストールと有効化が完了すると、ワークスペース内のすべてのDevin セッションでConnect AI のツールが利用できるようになります。

ステップ3：Devin からAPI のデータをリアルタイムでクエリ

連携の設定が完了したら、Devin のセッションを開始して、自然言語のプロンプトでAPI のデータと対話してみましょう。

  1. Devin のホームページから新しいセッションを開始します
  2. セッションのプロンプトで、Connect AI のデータを扱うようDevin に依頼します。例えば：
    • CData Connect AI の接続を一覧表示して
    • API の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • API のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
  3. Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、API のデータのリアルタイムな結果をセッション内に直接返します。ツールの呼び出し、入力、出力はProgress パネルで確認できます Devin のセッションからリアルタイムデータをクエリ

これでDevin はConnect AI MCP サーバーと通信し、リモートMCP ツールを通じてセッションから直接API のデータをリアルタイムで取得できるようになりました。データの探索、データを活用した機能開発、エンジニアリング業務の自動化など、幅広い用途で活用できます。

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