【MCP Server】BambooHR × Cursor 連携ガイド：CData MCP Server で AI 駆動のアプリ開発

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData CData API Driver for MCP Server を使って、Cursor からリアルタイムの BambooHR のデータを探索し、BambooHR のデータを活用したアプリケーション開発を支援する方法を解説します。



Cursor は、日常の開発ワークフローにエージェント型 AI を統合した AI 搭載コードエディタです。MCP に対応しているため、Cursor はローカルツールやエンタープライズデータソースにエディタから直接接続でき、コンテキストを切り替えることなく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 API Driver for MCP Server のインストール、BambooHR への接続設定、Cursor への MCP Server アドオンの接続、そしてエディタ内からリアルタイムの BambooHR 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。

ステップ 1：CData API Driver for MCP Server のダウンロードとインストール

  1. まずは CData API Driver for MCP Server をダウンロードします。
  2. 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。
  3. 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、BambooHR に接続して MCP Server アドオンの設定を行います。

ステップ 2：BambooHR への接続を設定

  1. インストール後、CData API Driver for MCP Server 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 API Driver for MCP Server」と検索し、アプリケーションを起動してください。

  2. 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。
  3. 構成名を入力（例：「cdata_api」）し、OK をクリックします。

  4. 設定ウィザードに適切な接続プロパティを入力します。

    まず、Profile 接続プロパティをディスク上のBambooHR プロファイルの場所に設定します（例：C:\profiles\bamboohr.apip）。次に、ProfileSettings 接続プロパティをBambooHR の接続文字列に設定します（以下を参照）。

    BambooHR API プロファイル設定

    BambooHR に認証するには、API キーを提供する必要があります。API キーを生成するには、ログインして任意のページの右上隅にある自分の名前をクリックし、ユーザーコンテキストメニューにアクセスします。十分な権限がある場合、そのメニューに「API Keys」オプションが表示され、新しいAPI キーを作成できるページに移動できます。また、BambooHR アカウントのドメイン名にあるDomain を設定します。例えば、BambooHR アカウントがacmeinc.bamboohr.com の場合、Domain は「acmeinc」となります。ProfileSettings プロパティにAPI Key とDomain の両方を設定して接続します。

  5. 接続 をクリックして、BambooHR と認証します。
  6. 次に、Save Configuration をクリックして MCP Server アドオンの構成を保存します。

この操作により、Cursor 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 Cursor に接続していきましょう。

ステップ 3：MCP Server アドオンを Cursor に接続

  1. Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップを完了します。
  2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開きます。
  3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリックします。

    4. 方法 1：MCP 構成を手動で追加

    1. Cursor がエディタ内に mcp.json ファイルを開きます。
    2. 以下のコードを追加してファイルを保存します。
      3. {
  "mcpServers": {
    "cdata-local": {
      "command": "C:/Program Files/Java/jdk-17/bin/java.exe",
      "args": [
        "-jar",
        "C:/Program Files/CData/CData API Driver for MCP Server/lib/cdata.mcp.api.jar",
        "cdata_api"
      ]
    }
  }
}

      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_api」）。

    方法 2：CData API Driver for MCP Server の UI から MCP 構成をコピー

    1. 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。
    2. AI MCP Tool ドロップダウンから Cursor を選択します。
    3. MCP Client Instructions の手順に従って、MCP 構成に必要なフォルダを作成します。
    4. 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。
    5. Cursor で、mcp.json 構成を含むプロジェクトフォルダを開きます。
  4. MCP Server アドオンが、Installed MCP Servers に Running として表示されることを確認します。

ステップ 4：Cursor でリアルタイムの BambooHR のデータをクエリ

  1. 上部バーの Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開きます。
  2. 自然言語を使って BambooHR のデータについて質問してみましょう。例えば：

    「BambooHR 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。」

これで Cursor と CData API Driver for MCP Server の連携が完了しました。公開された MCP ツールを使って、スキーマの探索や BambooHR 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。

はじめる準備はできましたか？

API Driver で BambooHR のライブデータに接続

BambooHR に接続

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