EmergentからConnect AI経由でBitbucket にアクセス

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用して、Emergent エージェントからMCP 統合を通じてBitbucket のデータにセキュアにアクセスし、アプリケーションを構築する方法をご紹介します。

Emergent は、AI を活用した開発プラットフォームです。作りたいものを自然言語で記述するだけで、自律型エージェントがフルスタックの Web アプリケーションをリアルタイムに生成してくれます。エージェントは MCP を通じて外部ツールやデータソースに接続し、ライブデータを取得してアウトプットに活用できます。

Emergent と CData Connect AI を組み込みの MCP（Model Context Protocol）サーバーで統合すると、Emergent エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムのBitbucket のデータへのアクセスが可能になります。これにより、エージェントはBitbucket のデータのクエリ、分析、可視化を実行できます。セッション中に MCP ツールを直接呼び出す方法と、ライブデータに接続されたフルアプリケーションを生成する方法のどちらにも対応しており、手動のデータエクスポートやカスタム統合コードは不要です。

この記事では、Connect AI で Bitbucket への接続を設定し、CData MCP サーバーを Emergent に登録して、Emergent からライブのBitbucket のデータとやり取りする手順をご紹介します。

ステップ 1：Emergent 用の Bitbucket への接続を設定

Emergent 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。Emergent からBitbucket のデータとやり取りするために、まず CData Connect AI で Bitbucket への接続を作成・設定していきましょう。

Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします

「Add Connection」パネルから Bitbucket を選択します

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。
「Save & Test」をクリックします
Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

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、Emergent から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます
設定ページの「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします

トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保管してください。一度しか表示されません

Bitbucket 接続の設定と PAT の生成が完了しました。これで Emergent から Connect AI 経由でBitbucket のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Emergent で Connect AI を設定

CData Connect AI と Emergent の統合方法は、アカウントのプランに応じて 2 通りあります。Pro および Enterprise ユーザーは Emergent の UI から MCP サーバーを直接登録できます。無料プランのユーザーは、自然言語でやりたいことを記述し、Emergent のエージェントに接続済みアプリケーションを自動生成させることができます。

方法 1：MCP の直接設定（Pro / Enterprise）

Pro および Enterprise ユーザーは、CData Connect AI MCP サーバーを Emergent の UI から直接登録できます。登録が完了すると、どのプロジェクトのエージェントからでも追加設定なしで MCP ツールを通じてライブのBitbucket のデータを呼び出せるようになります。

Emergent にサインインします。まだアカウントをお持ちでない場合は新規作成してください
をクリックして新しいプロジェクトを作成します。Project Name を入力して Create Project をクリックします
プロジェクトのチャットウィンドウで、ドロップダウンからお好みのモデル（例：Claude 4.5 Sonnet）を選択します
Advanced Controls アイコンをクリックし、Select MCP Tools をクリックして MCP 設定パネルを開きます
Select MCPs to use ダイアログで、+ New MCP Server をクリックしてカスタム MCP サーバーを追加します
Configure New MCP ダイアログで、以下の情報を入力します：
- MCP Name: cdata-mcp
- Description:（任意）サーバーの簡単な説明
- JSON Configuration: 以下をペーストし、base64-encode-email-pat の部分を Base64 エンコードした email:PAT 文字列に置き換えてください：
```
{
    "mcpServers": {
        "cdata-mcp": {
            "args": [
                "-y",
                "mcp-client",
                "connect",
                "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
            ],
            "command": "npx",
            "env": {
                "MCP_HEADERS": "{\"Authorization\":\"Basic base64-encode-email-pat\"}"
            }
        }
    }
}
        
```
注：Connect AI のメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で結合し、Base64 エンコードしてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ の場合、エンコード結果は dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のようになります。
Verify and Save をクリックして MCP サーバーを登録します
Select MCP Tools に戻り、cdata-mcp がリストに表示され、トグルが有効になっていることを確認します。有効になっていない場合はオンに切り替えてください

CData MCP サーバーの登録と有効化が完了しました。これで Emergent エージェントは、どのプロジェクトからでも Connect AI を通じてライブのBitbucket のデータをクエリ・操作できます。

Emergent からライブのBitbucket のデータをクエリ

MCP サーバーの設定が完了したら、Emergent のエージェントパネルで会話を開始して、ライブのBitbucket のデータとやり取りしてみましょう。

プロジェクトのチャットに戻り、データを探索するプロンプトを入力します。例：
- cdata-mcp 接続で利用可能なすべてのカタログを一覧表示して。
- Bitbucket で利用可能なスキーマとテーブルを表示して。
- Bitbucket のデータから上位 5 件のレコードをクエリして。
エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、Bitbucket のデータからリアルタイムの結果を返します

方法 2：自然言語でアプリケーションを構築（無料プラン）

無料プランのユーザーは、自然言語のプロンプトで CData Connect AI MCP サーバーに接続するフルスタックアプリケーションの構築を Emergent に指示できます。エージェントが必要なエンドポイントと認証情報を対話的に確認し、ライブのBitbucket のデータに接続されたアプリケーションを生成します。

Emergent にサインインし、チャットウィンドウを開きます

構築したいアプリケーションを記述するプロンプトを入力します。例：

I would like to build a small application that connects to a remote MCP HTTPS server.
I already have the MCP endpoint URL and the required credentials.
The application should:
  - Establish a connection to the remote MCP server
  - Authenticate using the provided credentials
  - Retrieve and list all available catalogs from the MCP

Please make sure the credentials are stored securely in a .env file
and not hardcoded in the application.

Emergent が MCP エンドポイント URL と認証情報の入力を求めてきます。以下の値を入力してください：
- MCP Endpoint URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Authorization: Basic base64(email:PAT)
Emergent エージェントが Connect AI 経由でBitbucket のデータに接続するフルスタックアプリケーションを生成し、App Preview パネルにライブの結果を表示します。

これで、Emergent が CData Connect AI MCP サーバーと通信し、ライブのBitbucket のデータを取得するアプリケーションを構築できました。自然言語のプロンプトひとつで完了です。

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