OpenCode から MCP 経由で Azure DevOps のデータをクエリする方法（CData Connect AI）

OpenCode は、幅広い LLM プロバイダーに対応するオープンソースの AI コーディングエージェントです。Model Context Protocol（MCP）をサポートしており、設定ファイルでローカルまたはリモートの MCP サーバーを構成できます。これにより外部ツールやデータソースを追加し、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

OpenCode を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、OpenCode はガバナンスの効いたリアルタイムのAzure DevOps のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでAzure DevOps のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認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 での Azure DevOps 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、OpenCode のインストール、プロジェクト設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、LLM プロバイダーの設定、そして OpenCode からリアルタイムAzure DevOps のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：OpenCode 用に Azure DevOps への接続を設定

OpenCode から Azure DevOps への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。OpenCode からAzure DevOps のデータを操作するために、まず Connect AI で Azure DevOps のコネクションを作成・設定していきましょう。

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

2. Add Connection パネルから Azure DevOps を選択

3. 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。

   

4. 「Save & Test」をクリック
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、OpenCode から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

4. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

Azure DevOps のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで OpenCode は Connect AI 経由でAzure DevOps のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：OpenCode のインストールと Connect AI MCP Server の設定

次に OpenCode をインストールし、プロジェクト設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM プロバイダーを設定します。これにより、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式のインストールガイドに従って OpenCode をダウンロード・インストールします
2. プロジェクト用の新しいフォルダを作成するか、既存のプロジェクトディレクトリを開きます
3. そのディレクトリのルートに opencode.json という名前のファイルを作成し、以下の設定を貼り付けます：

   {
     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
     "mcp": {
       "cdata-connect-ai": {
         "type": "remote",
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "enabled": true,
         "oauth": false,
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         },
         "timeout": 30000
       }
     }
   }
   		

   注意：OpenCode は Connect AI との通信に 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 email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

4. OpenCode でプロジェクトディレクトリを開きます。プロジェクトドロップダウンから選択するか、Add project をクリックして opencode.json を含むフォルダを指定します
5. エージェントがプロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを設定します。モデルセレクター（Ctrl + '）を開き、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して API キーを入力します

opencode.json への MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、OpenCode は Connect AI 経由でリアルタイムAzure DevOps のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：OpenCode からリアルタイム Azure DevOps のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、OpenCode から、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムAzure DevOps のデータを操作してみましょう。

1. 新しいセッションで、チャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
   • cdata-connect-ai のツールを使ってすべてのカタログを一覧表示して
   • Azure DevOps で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Azure DevOps のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
2. OpenCode が Connect AI MCP Server を呼び出し、Azure DevOps のデータのリアルタイム結果を返します

これで OpenCode が Connect AI MCP Server と通信し、AI コーディングエージェントから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムAzure DevOps のデータを取得できるようになりました。

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