CData Connect AI を使用して Cline をBitbucket データと連携

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、IDE 内からCline でBitbucket のデータへのセキュアなアクセスとクエリを実現します。

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Bitbucket 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Bitbucket 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Bitbucket 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Bitbucket 接続を設定

Cline からBitbucket 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Bitbucket のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でBitbucket 接続を作成して設定します。

  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. Connect AI での接続追加
  2. Add Connection パネルからBitbucket を選択します
    3. データソースの選択
  3. Bitbucket に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    ほとんどのクエリでは、ワークスペースを設定する必要があります。唯一の例外は、Workspacesテーブルです。このテーブルはこのプロパティの設定を必要とせず、クエリを実行すると、Workspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストが提供されます。このテーブルにクエリを実行するには、スキーマを'Information'に設定し、SELECT * FROM Workspacesクエリを実行する必要があります。

    Schemaを'Information'に設定すると、一般的な情報が表示されます。Bitbucketに接続するには、以下のパラメータを設定してください。

    • Schema: ワークスペースのユーザー、リポジトリ、プロジェクトなどの一般的な情報を表示するには、これを'Information'に設定します。それ以外の場合は、クエリを実行するリポジトリまたはプロジェクトのスキーマに設定します。利用可能なスキーマの完全なセットを取得するには、sys_schemasテーブルにクエリを実行してください。
    • Workspace: Workspacesテーブルにクエリを実行する場合を除き、必須です。Workspacesテーブルへのクエリにはこのプロパティは必要ありません。そのクエリはWorkspaceの設定に使用できるワークスペーススラッグのリストのみを返すためです。

    Bitbucketでの認証

    BitbucketはOAuth認証のみをサポートしています。すべてのOAuthフローからこの認証を有効にするには、カスタムOAuthアプリケーションを作成し、AuthSchemeをOAuthに設定する必要があります。

    特定の認証ニーズ（デスクトップアプリケーション、Webアプリケーション、ヘッドレスマシン）に必要な接続プロパティについては、ヘルプドキュメントを必ず確認してください。

    カスタムOAuthアプリケーションの作成

    Bitbucketアカウントから、以下のステップを実行します。

    1. 設定（歯車アイコン）に移動し、ワークスペース設定を選択します。
    2. アプリと機能セクションで、OAuthコンシューマーを選択します。
    3. コンシューマーを追加をクリックします。
    4. カスタムアプリケーションの名前と説明を入力します。
    5. コールバックURLを設定します。
      • デスクトップアプリケーションとヘッドレスマシンの場合、http://localhost:33333または任意のポート番号を使用します。ここで設定するURIがCallbackURLプロパティになります。
      • Webアプリケーションの場合、信頼できるリダイレクトURLにコールバックURLを設定します。このURLは、ユーザーがアプリケーションにアクセスが許可されたことを確認するトークンを持って戻るWebの場所です。
    6. クライアント認証情報を使用して認証する予定の場合、これはプライベートコンシューマーですを選択する必要があります。ドライバーでは、AuthSchemeをclientに設定する必要があります。
    7. OAuthアプリケーションに与える権限を選択します。これにより、読み取りおよび書き込みできるデータが決まります。
    8. 新しいカスタムアプリケーションを保存するには、保存をクリックします。
    9. アプリケーションが保存された後、それを選択して設定を表示できます。アプリケーションのKeyとSecretが表示されます。これらを将来の使用のために記録してください。Keyを使用してOAuthClientIdを設定し、Secretを使用してOAuthClientSecretを設定します。
    接続の設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限の更新

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。

  1. 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
  2. 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
  3. PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
    4. 新しいPAT の作成
  4. 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

Bitbucket 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Bitbucket 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。

  1. Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします Cursor でのCline 拡張機能のインストール
  2. 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
  3. 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Bitbucket 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。

  1. Cline パネルでMCP Servers をクリックします Cline でMCP Servers を開く
  2. Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします リモートMCP サーバー設定の編集
  3. 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。

    MCP サーバーの設定
  4. 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 Cline に設定されたMCP サーバーのリスト

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。

  1. 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 Cline で新しいチャットを開始
  2. 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 設定されたMCP サーバーの選択
  3. 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 Bitbucket のデータ
    MCP サーバー経由でのクエリのサンプル出力

これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてBitbucket 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。

CData Connect AI の入手

数百種類のSaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースにセキュアでAI 対応のインターフェースを通じてアクセスするには、 CData Connect AI をお試しください。

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事