CData Connect AI を使用して Cline をAzure DevOps データと連携
Cline は、VS Code やCursor などの最新IDE 内で動作する自律型AI コーディングエージェントです。開発者は、構造化された実行モデルを使用してエディタ内から直接タスクを推論し、アクションを実行し、外部システムと対話するエージェント駆動型ワークフローを構築できます。
Cline を組み込みのMCP(Model Context Protocol)サーバーを通じてCData Connect AI と連携させることで、エージェントはAzure DevOps のデータをリアルタイムでクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、Cline のIDE 内エージェントフレームワークとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続が橋渡しされ、手動でのデータ移動なしに、すべてのデータアクセスが許可されたソースに対してセキュアに実行されます。
この記事では、Connect AI でAzure DevOps の接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Cline にConnect AI MCP サーバーを登録し、エージェントがIDE 内からAzure DevOps のデータと正常に対話できることを確認する手順を説明します。
ステップ1:Cline 用のAzure DevOps 接続を設定
Cline からAzure DevOps への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーを通じて実現されます。Cline からAzure DevOps のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でAzure DevOps 接続を作成して設定します。
- 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 DevOps を選択します
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Azure DevOps に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
AzureDevOps 接続プロパティの取得・設定方法
Azure DevOps アカウントに接続するには、Profile -> Organizations に移動し、アカウントの組織名を取得します。Organization プロパティをこの値に設定します。
Note: 複数のカタログやスキーマに存在するテーブル名もあります。テーブルをクエリする際は、Catalog およびSchema 接続プロパティ、または完全修飾テーブル名のいずれかでカタログとスキーマを指定する必要があります。
Azure DevOps への認証
Azure DevOps は、Basic 認証とAzure AD(OAuth ベース)認証の両方をサポートします。
Basic
Basic 認証でAzure DevOps に接続する場合、Organization とPersonalAccessToken の両方を指定します。 パーソナルアクセストークンを生成するには、Azure DevOps 組織アカウントにログインし、Profile -> Personal Access Tokens -> New Token に移動します。生成されたトークンが表示されます。
Azure AD
Azure AD は、Microsoft のマルチテナント、クラウドベースのディレクトリおよびID 管理サービスです。 これはユーザーベースの認証で、AuthScheme をAzureAD に設定し、Organization をAzure DevOps Organization の名前に設定する必要があります。 Web アプリケーションを介したAzure AD への認証には、必ずカスタムOAuth アプリケーションの作成が必要です。 詳しい認証方法は、ヘルプドキュメント の「Azure DevOps への認証」セクションを参照してください。
- 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
パーソナルアクセストークンの追加
パーソナルアクセストークン(PAT)は、Cline からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別のPAT を作成することがベストプラクティスです。
- 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 を開きます
- 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
- PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
- トークンが表示されたらコピーし、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
Azure DevOps 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData Connect AI を通じてAzure DevOps のデータに接続できるようになりました。
ステップ2:Cline のインストールとセットアップ
Cline はIDE 拡張機能として配布されており、VS Code やCursor などの環境にインストールできます。この例ではCursor を使用しますが、手順はサポートされているIDE で同じです。
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Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします
- モデルの選択や権限プロンプトを含む、Cline の初期セットアップフローを完了します
- セットアップが完了すると、Cline エージェントパネルがIDE 内に自動的に開きます
ステップ3:Connect AI リモートMCP サーバーの追加
Cline が実行されたら、エージェントがConnect AI を通じてAzure DevOps のデータにアクセスできるようにCData Connect AI リモートMCP サーバーを追加します。
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Cline パネルでMCP Servers をクリックします
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Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
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JSON 設定ファイルが開きます。以下の設定を貼り付けます
{ "mcpServers": { "mcp": { "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "type": "streamableHttp", "headers": { "Authorization": "Basic your_email:your_PAT" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } } }注:Cline はConnect AI で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 を組み合わせます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 のように、Authorization ヘッダーの値としてBasic [email protected]:ABC123...XYZ789 のように追加します。
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ファイルを保存し、MCP Servers 画面に戻ってサーバーがリストに表示され有効になっていることを確認します
ステップ4:Cline からリアルタイムデータをクエリ
MCP サーバーが登録されると、Cline はConnect AI で公開されているリアルタイムデータソースと対話できるようになります。
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Cline パネルの アイコンをクリックしてNew Task/Chat を開始します
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チャットウィンドウの下部で、設定したMCP サーバーが選択されていることを確認します
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以下のようなプロンプトを入力してエージェントと対話を開始します:
- List connections
- Show schemas for a catalog
- Query recent records from Azure DevOps のデータ
これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてAzure DevOps のデータにアクセスしてクエリできるよう完全に設定され、IDE 内から直接リアルタイムのデータ駆動型ワークフローが実現できます。
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