3ステップで実装：Devin×Azure Data Lake Storage MCP連携でリアルタイムデータ活用

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 Lake Storage 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 Lake Storage 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 Lake Storage 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 Lake Storage 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 Lake Storage 接続を設定

Devin からAzure Data Lake Storage 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 Lake Storage 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. Add Connection パネルからAzure Data Lake Storage を選択します

3. Azure Data Lake Storage 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 Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法

   Azure Data Lake Storage Gen2 への接続

   それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。

   • Account：ストレージアカウントの名前
   • FileSystem：このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
   • Directory（オプション）：レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます

   Azure Data Lake Storage Gen2への認証

   続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています：アクセスキー（AccessKey）の使用、共有アクセス署名（SAS）の使用、Azure Active Directory OAuth（AzureAD）経由、Azure サービスプリンシパル（AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert）経由、およびManaged Service Identity（AzureMSI）経由です。

   アクセスキー

   アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。

   Azure ポータルでの手順は以下のとおりです：

   1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
   2. 設定でアクセスキーを選択します
   3. 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします

   接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

   • AuthScheme：AccessKey
   • AccessKey：先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値

   共有アクセス署名（SAS）

   共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。

   接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。

   • AuthScheme：SAS
   • SharedAccessSignature：先ほど生成した共有アクセス署名の値

   その他の認証方法については、 ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。

   
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

Azure Data Lake Storage 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてAzure Data Lake Storage 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. 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
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

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 Lake Storage 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 Lake Storage 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
   • Azure Data Lake Storage の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Azure Data Lake Storage 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、Azure Data Lake Storage 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 Lake Storage 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。

CData Connect AI の入手

数百種類のSaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースにクラウドアプリケーションから直接アクセスするには、CData Connect AI をぜひお試しください。 CData Connect AI の14日間の無料トライアルをはじめましょう。ご不明な点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。