CursorからConnect AI経由でBitbucket にリアルタイムアクセス

Cursor は、AI を活用したコードエディタで、開発ワークフローに会話型やエージェント形式のアシスタンス機能を組み込んでいます。MCP（Model Context Protocol）ツールで Cursor を拡張することで、AI エージェントに API やデータベースなどの外部システムへのセキュアなアクセスを提供できます。

Cursor を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と統合すると、IDE にデータをコピーすることなく、エディタの AI がリアルタイムのBitbucket のデータにクエリ、分析、操作を実行できるようになります。これにより、Cursor から直接、ガバナンスされたエンタープライズデータとチャットできる開発体験が実現します。

この記事では、Connect AI での Bitbucket 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor へのConnect AI の MCP Server の登録、そして AI チャットパネルを使用したリアルタイムBitbucket のデータの探索方法について説明します。

ステップ 1：Cursor 用の Bitbucket 接続を設定

Cursor から Bitbucket への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Cursor からBitbucket のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Bitbucket 接続を作成・設定します。

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 Bitbucket を選択

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。
   
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 を追加

Personal Access Token（PAT）は、Cursor から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください

Bitbucket 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から Connect AI 経由でBitbucket のデータに接続できます。

ステップ 2：Cursor で Connect AI を設定

次に、Connect AI を使用するように Cursor を設定します。Cursor はユーザー設定ディレクトリの mcp.json ファイルから MCP 設定を読み込み、登録されたサーバーを Tools & MCP 設定で公開します。設定が完了すると、Cursor の AI チャットで CData Connect AI が公開するツールを呼び出せるようになります。

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フローを完了
2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く
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
4. Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます
5. 以下の設定を追加します。ヘッダーに挿入する前に、email:PAT を Base64 エンコードしてください：

   
   {
     "mcpServers": {
       "cdata-mcp": {
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         }
       }
     }
   }
   		

   
6. ファイルを保存
7. Settings に戻り、Tools & MCP を選択します。cdata-mcp が有効なインジケータとともに表示されていることを確認できます

ステップ 3：Cursor から CData Connect AI とチャット

1. 上部バーから Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開く
2. 「List connections」 と入力して接続をテスト
3. 「QueryBitbucket のデータand list the high priority accounts」 のようなクエリも実行できます

これで、Cursor と CData Connect AI MCP Server の統合が完了し、エディタから直接リアルタイムのBitbucket のデータを操作できるようになりました。

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