OpenCode から MCP 経由で Bitbucket のデータをクエリする方法（CData Connect AI）

OpenCode は、幅広い LLM プロバイダーに対応するオープンソースの AI コーディングエージェントです。Model Context Protocol（MCP）をサポートしており、設定ファイルでローカルまたはリモートの MCP サーバーを構成できます。これにより外部ツールやデータソースを追加し、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

OpenCode を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、OpenCode 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。自然言語のプロンプトでBitbucket のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認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 での Bitbucket 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、OpenCode のインストール、プロジェクト設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、LLM プロバイダーの設定、そして OpenCode からリアルタイムBitbucket のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：OpenCode 用に Bitbucket への接続を設定

OpenCode から Bitbucket への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。OpenCode からBitbucket のデータを操作するために、まず Connect AI で Bitbucket のコネクションを作成・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、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 の追加

Personal Access Token（PAT）は、OpenCode から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）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. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

Bitbucket のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで OpenCode は 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：OpenCode のインストールと Connect AI MCP Server の設定

次に OpenCode をインストールし、プロジェクト設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM プロバイダーを設定します。これにより、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式のインストールガイドに従って OpenCode をダウンロード・インストールします
2. プロジェクト用の新しいフォルダを作成するか、既存のプロジェクトディレクトリを開きます
3. そのディレクトリのルートに opencode.json という名前のファイルを作成し、以下の設定を貼り付けます：

   {
     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
     "mcp": {
       "cdata-connect-ai": {
         "type": "remote",
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "enabled": true,
         "oauth": false,
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         },
         "timeout": 30000
       }
     }
   }
   		

   注意：OpenCode は Connect AI との通信に 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 email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

4. OpenCode でプロジェクトディレクトリを開きます。プロジェクトドロップダウンから選択するか、Add project をクリックして opencode.json を含むフォルダを指定します
5. エージェントがプロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを設定します。モデルセレクター（Ctrl + '）を開き、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して API キーを入力します

opencode.json への MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、OpenCode は Connect AI 経由でリアルタイムBitbucket のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：OpenCode からリアルタイム Bitbucket のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、OpenCode から、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムBitbucket のデータを操作してみましょう。

1. 新しいセッションで、チャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
   • cdata-connect-ai のツールを使って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 のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
2. OpenCode が Connect AI MCP Server を呼び出し、Bitbucket のデータのリアルタイム結果を返します

これで OpenCode が Connect AI MCP Server と通信し、AI コーディングエージェントから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムBitbucket のデータを取得できるようになりました。

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？OpenCode から Bitbucket へのデータ連携が思ったより手軽にでき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、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。