Devin×Azure Data Catalog のMCP連携を3ステップで実装
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Azure Data Catalog 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、Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog 接続を設定
Devin からAzure Data Catalog 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Azure Data Catalog 接続を作成し、設定を行いましょう。
- 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
- Add Connection パネルからAzure Data Catalog を選択します
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Azure Data Catalog に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Azure Data Catalog 接続プロパティの取得・設定方法
OAuth 認証で接続
Azure Data Catalog の認証にはOAuth を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAzure Data Catalog に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Data Catalog への認証」セクションを参照してください。
設定は任意ですが、CatalogName プロパティを設定することでAzure Data Catalog から返されるカタログデータを明示的に指定できます。
CatalogName：Azure Data Catalog に紐づいているカタログ名に設定。空のままにすると、デフォルトのカタログが使用されます。カタログ名は、「Azure Portal」->「データカタログ」->「カタログ名」から取得できます。
- Save & Test をクリックします
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
Azure Data Catalog 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてAzure Data Catalog 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。
- 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
- 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
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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
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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
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Azure Data Catalog 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Azure Data Catalog のデータと対話してみましょう。
- Devin のホームページから新しいセッションを開始します
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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
- Azure Data Catalog の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Azure Data Catalog のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
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Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Azure Data Catalog 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
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Azure Data Catalog 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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