【MCP Server】Backlog × GitHub Copilot 連携ガイド:CData MCP Server で AI 駆動のアプリ開発
GitHub Copilot は、Visual Studio Code をはじめとする各種 IDE に直接統合される AI 搭載のコーディングアシスタントです。MCP に対応しているため、GitHub Copilot はローカルツールやエンタープライズデータソースに接続でき、開発中にライブシステムと自然言語でやり取りできます。
Model Context Protocol(MCP)は、構造化されたツールインターフェースを通じて LLM クライアントを外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP Server はスキーマの検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫して取得・分析できるようにします。
この記事では、CData MCP Server for Backlog のインストール、Backlog への接続設定、GitHub Copilot への MCP Server アドオンの接続、そして Visual Studio Code 内からリアルタイムの Backlog のデータをクエリする方法までをステップバイステップで解説します。
前提条件
- Visual Studio Code がマシンにインストールされていること
- Visual Studio Code で GitHub Copilot Chat 拡張機能が有効になっていること
- CData MCP Server for Backlog がインストール済みであること
ステップ 1:CData MCP Server for Backlog のダウンロードとインストール
- まずは CData MCP Server for Backlog をダウンロードします。
- ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
- 画面の指示に従ってインストールを完了させます。
インストールが完了したら、Backlog に接続して MCP Server アドオンの設定を行います。
ステップ 2:Backlog への接続を設定
- インストール後、CData MCP Server for Backlog の設定ウィザードを開きます。
注意:ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData MCP Server for Backlog」と検索し、アプリケーションを起動してください。
- MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、
を選択して新しい構成を作成します。
- 構成名を入力(例:「cdata_backlog」)し、OK をクリックします。
-
設定ウィザードに適切な接続プロパティを入力します。
Backlog への接続に使用できる認証方法は、API キーおよびOAuth の2つです。
API キー認証
ApiKey およびURL をログインクレデンシャルに設定します。 ApiKey を取得するには:
- Backlog の個人設定ページを開きます。
- 「API」セクションをクリックして、「メモ」にAPI キーについての説明を追加し、「登録」ボタンをクリックします。トークンが生成されます。
- ApiKey にAPI キーを指定します。
- URL はBacklog のテナントURL から取得できます。
OAuth 認証
ユーザー名やパスワードへのアクセスを保有していない場合や、それらを使いたくない場合にはOAuth ユーザー同意フローを使用します。認証方法については、ヘルプドキュメントを参照してください。
- 接続 をクリックして、OAuth 経由で Backlog と認証します。
- Save & Test をクリックして接続を確定します。
この操作により、GitHub Copilot が MCP Server アドオンを起動する際に参照する .mcp 構成ファイルが作成されます。MCP Server アドオンの設定が完了したら、続いて GitHub Copilot に接続していきましょう。
ステップ 3:MCP Server アドオンを GitHub Copilot に接続
- Visual Studio Code をダウンロード・インストールし、GitHub Copilot Chat 拡張機能を有効にします。
- mcp.json ファイルを開くか新規作成します。
- グローバル構成の場合:%%APPDATA%%/Roaming/Code/User/mcp.json
- プロジェクト固有の構成の場合:
/.vscode/mcp.json
- 以下の JSON コードを追加してファイルを保存します。
- 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。
- AI MCP Tool ドロップダウンから Github Copilot を選択します。
- MCP Client Instructions の手順に従って、必要な構成ファイルを作成します。
- 表示された JSON コードをコピーして、構成ファイルに貼り付けます。
方法 1:MCP 構成を手動で追加
{
"servers": {
"cdata_backlog": {
"command": "C:\Program Files\CData\CData MCP Server for Backlog\jre\bin\java.exe",
"args": [
"-Dfile.encoding=UTF-8",
"-jar",
"C:\Program Files\CData\CData MCP Server for Backlog\lib\cdata.mcp.backlog.jar",
"cdata_backlog"
]
}
}
}
注意:command の値は Java 17 以上の java.exe 実行ファイルのパスを、JAR パスにはインストール済みの CData MCP Server アドオンの .jar ファイルのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります(例:「cdata_backlog」)。
方法 2:CData MCP Server for Backlog の UI から MCP 構成をコピー
ステップ 4:GitHub Copilot でリアルタイムの Backlog のデータをクエリ
- Visual Studio Code を起動し、GitHub Copilot Chat のインターフェースを開きます。ツールアイコンを選択して、設定済みの MCP Server アドオンを有効にします。
- 自然言語を使って Backlog のデータについて質問してみましょう。例えば:
「Backlog のデータ 接続で利用可能なすべてのテーブルを一覧表示してください。」
- 自然言語のプロンプトでビルドを開始しましょう:
プロジェクトでは Issues のデータが非常に重要です。Id や ProjectID などの主要なカラムからデータを取得してください。
これで GitHub Copilot と CData MCP Server for Backlog の連携が完了しました。MCP ツールを使って、スキーマの探索や Backlog に対するリアルタイムクエリの実行が可能になります。
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CData コミュニティにアクセスして、洞察を共有したり、質問したり、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を一緒に探っていきましょう。