【MCP Server】Mistral AI からBitbucket のデータに連携しよう！

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP Server で Mistral AI から Bitbucket へのリアルタイムアクセスを実現。レプリケーション不要で安全にクエリ・分析・アクションを実行できます。

Mistral AI は、エンタープライズグレードのオープンソースおよび商用大規模言語モデル（LLM）を構築するフロンティアAI 企業です。Mistral を使えば、オンプレミス、クラウド、エッジなど、あらゆる場所でエージェントのトレーニング、ファインチューニング、デプロイが可能で、データの完全なコントロールを維持できます。エージェント対応プラットフォームは、多言語・マルチモーダル AI を実現し、メモリや拡張コンテキスト処理をサポートしながら、安全に検索、作成、コーディング、自動化、コラボレーションができます。

CData Connect AI は、Bitbucketを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、Mistral AIにBitbucketの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、Mistral AI の Le Chat（Mistral のカスタマイズ可能な会話型チャットボット）と CData Connect AI を使用して、Bitbucket に接続していきます。Mistral AI のワークフロー内でライブの Bitbucket と直接やり取りでき、クエリの実行やタスクの自動化を安全に行えるようになります。

セットアップはわずか数分で完了し、接続が完了すればBitbucket のリアルタイムデータとインテリジェントに会話できる独自のチャットボットエージェントが完成します。

それでは、早速始めていきましょう。

前提条件

  1. Mistral AI アカウント（サインアップまたはログインはこちら）
  2. CData Connect AI アカウント（サインアップまたはログインはこちら）
  3. 有効な認証情報を持つアクティブな Bitbucket アカウント

概要

実施する手順の概要を確認しておきましょう。

  1. 接続：CData Connect AI で認証情報を使用してBitbucket への接続を追加します。
  2. 設定：Mistral AI のLe Chat でカスタム MCP 接続を作成し、CData Connect AI の Bitbucket 接続を指定します。
  3. クエリ：Mistral AI ワークフロー内でライブの Bitbucket データとやり取りし、自然言語を使用してクエリを実行したりアクションを実行したりします。

ステップ1：Mistral 用の Bitbucket 接続を設定する

Mistral AI から Bitbucket への接続は、CData Connect AI のリモートMCP で実現します。Mistral から Bitbucket とやり取りするために、まず CData Connect AI で Bitbucket 接続を作成・設定していきましょう。

  1. 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。
    2. 接続の追加
  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. 「Create & Test」をクリックします。
  5. 「Add Bitbucket Connection」ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 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、Mistral AI 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、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  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 ページを開きます。
  2. Settings 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。
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて、Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. ※PAT は作成時にのみ表示されますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。Mistral AI ワークフローから Bitbucket に接続する準備が整いました。


ステップ 2：Mistral Le Chat でMCP コネクタを設定する

CData Connect AI で Bitbucket 接続とPAT を作成できたので、次は Mistral Le Chat 内でカスタム MCP コネクタを設定していきましょう。

  1. Le Chat にログインします。 Mistral Le Chat へのログイン
  2. 左側のメニューからIntelligence をクリックし、Connectors を選択します。Add Connector をクリックします。 新しいコネクタの追加
  3. ダイアログでCustom MCP Connector を選択し、以下の詳細を入力します。
    • Connector Name：例：CData_Remote_MCP
    • Connector Server：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp（Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています）
    • Authentication Method：API Token Authentication
    • Header Name：Authorization
    • Header Type：Basic
    • Header Value：[email protected]:YourPAT（「[email protected]」を CData Connect AI のメールアドレスに、「YourPAT」を先ほど作成した PAT に置き換えてください。上記の形式で指定します）
    MCP 接続の設定
  4. Connect をクリックして接続を確立します。
  5. Connections セクションの下部までスクロールして、MCP 接続が正常に確立されたことを確認します。 MCP 接続の確立

これで、Mistral Le Chat がCData Remote MCP Server を通じてBitbucket にリアルタイムでクエリをセキュアに連携できるようになりました。


ステップ 3：Mistral AI からBitbucket データをリアルタイムでクエリする

Le Chat でMCP コネクタの設定が完了したので、会話の中でBitbucket のデータを直接クエリできるようになりました。

  1. Le Chat で、左側のメニューの Chats をクリックして新しいチャットを開始します。
  2. Enable Tools ボタンをクリックして MCP コネクタを有効化します。 Le Chat で MCP ツールを有効化
  3. Get Catalogs や Get Tables などのディスカバリークエリを実行して、CData Connect AI を通じて接続されている利用可能なデータソースとスキーマを確認してみましょう。 接続されたカタログとテーブルの一覧表示
  4. 簡単なクエリを実行して接続をテストしてみてください。例えば： 「業種別の商談成約率を比較して」 ビジュアルなクエリ結果の表示（Salesforce の例） テーブル形式のクエリ結果の表示（Salesforce の例）

これで完了です！Mistral Le Chat 内でBitbucket と会話形式でやり取りできるようになりました。

CData Connect AI で複雑な AI エージェントを構築する

統合が完了したら、シンプルなクエリを超えて、複数ステップの AI エージェントを構築できます。これらのエージェントは、Mistral AI の推論機能と CData Connect AI を通じたエンタープライズデータへの安全なリアルタイムアクセスを組み合わせることで、売上予測、サポートトリアージ、顧客トレンド分析など、さまざまなワークフローを実現できます。

CData Connect AI でビジネスシステムのデータ活用を今すぐスタート

いかがでしたか？Mistral AI から Bitbucket へのデータ接続が簡単に完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14 日間の無償トライアルで AI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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