Unqork でBitbucket に接続されたアプリケーションを作成

杉本和也
杉本和也
リードエンジニア
CData Connect AI を使ってUnqork にBitbucket のデータを渡し、カスタムの業務アプリを作成。

概要

CData Connect AI を使えば、Unqork からBitbucket のデータを取得できます。そのデータを使って、カスタムの業務アプリケーションをドラッグドロップ操作で作成できます。この記事ではそのための手順を説明します。

Unqork はあらゆる操作を視覚的に実行できるノーコードの開発プラットフォームで、大企業の複雑なカスタムソフトウェア作成を支援します。CData Connect AI はBitbucket をREST エンドポイントとして公開するので、Unqork 側で簡単なHTTP リクエストを使ってクエリできます。この方法で、Bitbucket のデータを使ったカスタムアプリケーションを作成できます。

この記事を読んでわかること

本記事では、次の点について説明します。

  • CData Connect AI のユーザーを追加する方法。
  • Connect AI ユーザー用のパーソナルアクセストークンを追加する方法。
  • Connect AI からBitbucket に接続する方法。
  • Connect AI にBitbucket OData エンドポイントを追加する方法。
  • Connect AI 経由でBitbucket をUnqork サービスとして登録する方法。
  • Bitbucket のデータを表示するための簡単なUnqork アプリケーションを作成する方法。

CData Connect AI を構成する

Unqork からBitbucket のデータを扱うには、以下の手順が必要です。

  • CData Connect AI からBitbucket に接続。
  • CData Connect AI で新しいコネクションにユーザーアクセス権限を追加。
  • Bitbucket のデータのOData エンドポイントを作成。

（オプション）新しいConnect AI ユーザーを追加

必要な際には、Connect AI 経由でBitbucket に接続するユーザーを作成してください。

  1. Users ページに移動して、 Invite Users をクリックします。
  2. 新しいユーザーのE メールアドレスを入力して、 Send to invite the user をクリックします。 新しいユーザーを招待
  3. Users ページからユーザーを確認、変更できます。 Connect AI ユーザー

パーソナルアクセストークンを追加する

OAuth 認証をサポートしないサービス、アプリケーション、プラットフォーム、フレームワークから接続する場合、パーソナルアクセストークン（Personal Access Token, PAT）を認証に使用できます。きめ細かくアクセスを管理するために、サービスごとに個別のPAT を作成するのがベストプラクティスです。

    1. User Profile ページでPersonal Access Token セクションにスクロールし、 Create PAT をクリックします。
    2. PAT の名前を入力して Create をクリックします。 新しいPAT を作成
    3. パーソナルアクセストークンは作成時にしか表示されないため、必ずコピーして安全に保存してください。

    Connect AI からBitbucket に接続する

    CData Connect AI は直感的なクリック操作ベースのインターフェースを使ってデータソースに接続します。
    1. Connect AI にログインし、 Add Connection をクリックします。 コネクションを追加
    2. Add Connection パネルから「Bitbucket」を選択します。 データソースを選択
    3. 必要な認証情報を入力し、Bitbucket に接続します。

      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。
      コネクションの設定（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、ユーザーベースのアクセス許可を更新します。 権限の更新

    Connect AI にBitbucket のOData エンドポイントを追加する

    Bitbucket に接続したら、目的のテーブルのOData エンドポイントを作成します。

    1. OData ページに移動して、 Add をクリックそ新しいOData エンドポイントを作成します。
    2. Bitbucket のコネクション（例：Bitbucket1）を選択し、Next をクリックします。
    3. 使用するテーブルを選択し、Confirm をクリックします。 テーブルを選択（Salesforce の例）

    OData フィードのサンプルURL

    Bitbucket への接続を構成してユーザーを作成し、Connect AI でOData エンドポイントを作成すると、Bitbucket のデータのOData フィードにアクセスできるようになります。 以下は、テーブルにアクセスするためのURL とテーブルのリストです。テーブルへのアクセスについては、Connect AI のOData ページを参照してください。 URL はConnect AI のものが必要です：https://cloud.cdata.com/api/odata/service。

    テーブル         URL
    エンティティ（テーブル）一覧 https://cloud.cdata.com/api/odata/service/
    メタデータ https://cloud.cdata.com/api/odata/service/$metadata
    Issues https://cloud.cdata.com/api/odata/service/Issues

    通常のOData フィードについては、返されるフィールドを制限したい場合は、クエリに$select パラメータと$filter、$orderby、$skip、$top といった他の一般的なOData URL パラメータを組み合わせて追加できます。 サポートされているOData クエリの詳細についてはヘルプドキュメントを参照してください。

    コネクションとOData エンドポイントを設定したら、Unqork からBitbucket のデータに接続できます。

    Bitbucket のデータを使った簡単なアプリケーションを作成

    Connect AI でBitbucket のREST API を設定したら、Bitbucket に接続したアプリケーションをUnqork で作成できます。以下がそのための基本的な手順です。

    • Bitbucket をUnqork サービスとしてConnect AI 経由で登録
    • Unqork 内にワークスペースを作成
    • module-type のアプリケーションを作成

    Bitbucket をUnqork サービスとしてConnect AI 経由で登録

    Connect AI に接続するには、ご利用の環境に外部サービスへの接続権限を付与する必要があります。Services Administration から付与を実行してください。

    1. Unqork Designer Platform の右上端にある、Settings ドロップダウンメニューをクリックします。
    2. Administration をクリックします。
    3. Integrations 以下の、Services Administration をクリックします。
    4. Service Title を入力します。例えば、Connect AI。
    5. Service Name を入力します。例えば、cdataConnect。
    6. Service protocol + host を入力します。これは参照したいAPI エンドポイントのことです。例えば、 https://cloud.cdata.com/api/odata/service。
    7. Type of Authentications ドロップダウンメニューからBasic Auth を選択します。
    8. Connect AI のユーザーID（例：[email protected]）をUser Name フィールドに入力します。
    9. Connect AI のユーザーのPAT をPassword フィールドに入力します。 Connect AI 用のサービスを追加
    10. Add Service をクリックします。

    Workspace を作成する

    Unqork では自身のワークスペースを作成することができ、それが自身やチームがアプリケーションを保存したり整理したりする仮想コンテナとなります。ワークスペースを作成したら、そこにアプリケーションを追加できます。

    ワークスペースを作成するには、以下の手順を実行します。

    1. Create Workspace をクリックします。
    2. 一意のWorkspace Name を入力します。
    3. Create をクリックします。

    作成したワークスペースタイルがWorkspaces タブ以下に表示されます。

    Module-Type のアプリケーションを作成する

    ワークスペースを追加したら、アプリケーションを作成できます。module-type もしくはworkflow-type のアプリケーションを選択できます。今回の例では、module-type のアプリケーションを作成します。

    1. 開いたワークスペースからApps に移動します。
    2. Create Workspace をクリックします。
    3. 一意のApp Name を入力します。
    4. Style ドロップダウンメニューからプレビュースタイルを選択します。スタイルはアプリケーションの外観を指定します。空白にした場合は、アプリケーションは環境のデフォルトスタイルを使用します。
    5. App Type ドロップダウンメニューからModule を選択します。
    6. App Entrypoint Module ドロップダウンメニューからNew Entrypoint Module を選択します。
    7. Create をクリックします。

    新しいアプリケーションのModules タブに移動します。次のように表示されます。

    新しいアプリケーションのModule タブ。

    モジュールに名前をつけるには、Module Editor でタイトルをクリックします。

    アプリケーションの作成を完了するには、次のコンポーネントが必要です。

    • Hidden コンポーネント：Plug-In で取得したデータを格納します。
    • Initializer コンポーネント：テーブルを表示する際にPlug-In を実行します。
    • Plug-In コンポーネント：Connect AI からBitbucket のデータを取得してHidden コンポーネントに格納します。
    • ViewGrid コンポーネント：Hidden コンポーネントに格納したデータからHTML テーブルを作成します。

    Hidden コンポーネントを設定する

    Hidden コンポーネントはConnect AI から取得したBitbucket のデータを格納します。

    1. Hidden コンポーネントをキャンバスにドラッグドロップします。
    2. Property ID とCanvas Label Text を入力します。

      NOTE：Property ID はキャメルケース（camelCase のように）にする必要があります。例えば、hiddenComponent です。Hidden コンポーネントユーザーには表示されないので、Property ID をCanvas Label Text として使用してください。

    3. Save をクリックします。

    Plug-In コンポーネントを設定する

    次に、Connect AI にデータをリクエストするためのPlug-In コンポーネントを追加します。このコンポーネントは、Service Administration で設定したサービスに接続します。

    1. Plug-In コンポーネントを、キャンバスのHidden コンポーネントの下にドラッグドロップします。
    2. Property ID とCanvas Label Text を入力します。

      NOTE：キャメルケース（camelCase のように）を使用する必要があります。Plug-In のProperty ID はplugin で始めるのがベストプラクティスです。例えば、pluginGetAWProducts。

    3. Outputs テーブルを次のように設定します。
      • Hidden コンポーネントのProperty ID をProperty ID カラムに入力します。
      • value をMapping カラムに入力します。
    4. Service Type としてExternal を選択します。
    5. External Services ドロップダウンメニューから、Connect AI サービスを選択します。これは、Services Administration で設定した外部サービスです。
    6. Data Sources URL の最後にConnect AI リソースの特定のエンドポイントを追加します。例えば、AdventureWorks2012_Production_Product です。 Connect AI の特定のエンドポイントをハイライト

      NOTE：データソースのURL は、https://cloud.cdata.com/api/odata/service/AdventureWorks2012_Production_Product と類似の値となります。

    7. Save をクリックします。

    Initializer コンポーネントを設定する

    Initializer コンポーネントは、Bitbucket のデータを取得するPlug-In を実行するためのものです。

    1. Initializer コンポーネントを、キャンバスのPlug-In コンポーネントの上にドラッグドロップします。
    2. Property ID とCanvas Label Text を入力します。

      NOTE：キャメルケース（camelCase のように）を使用する必要があります。Initializer のProperty Name はinit で始めるのがベストプラクティスです。例えば、initGetAWProducts です。

    3. Trigger Type としてNew Submission を設定します。
    4. Outputs テーブル内に次を入力します。
      • Plug-In のProperty ID をProperty ID カラムのフィールドに入力します。
      • Type カラムのフィールドにtrigger と入力します。
      • Value カラムのフィールドにGO と入力します。
    5. Save をクリックします。

    ViewGrid コンポーネントを設定する

    ViewGrid コンポーネントはHidden コンポーネントに格納されたデータを参照します。その後、ダッシュボード（またはテーブル）にBitbucket のデータを表示します。

    1. ViewGrid コンポーネントを、キャンバスのPlug-In コンポーネントの下にドラッグドロップします。
    2. Label とProperty Name を入力します。

      NOTE：キャメルケース（camelCase のように）を使用する必要があります。ViewGrid のProperty Name はvg で始めるのがベストプラクティスです。例えば、vgAWProductView です。

    3. Inputs テーブルで、id をHidden コンポーネントのProperty ID に設定します。
    4. Display テーブルで次を設定します。
      • id カラム内に、表示したいフィールドのID を入力します。
      • handing カラムに、各フィールド用のタイトルを入力します。フィールドは、自身とユーザーに次のように表示されます。
      ViewGrid インプットと表示を設定
    5. Save をクリックします。
    6. Save ボタンでモジュールを保存します。

    上のコンポーネントを追加、設定したら、アプリケーションの自身とユーザーへの表示をプレビューできます。Module Editor で、Preview Module をクリックしてモジュールの前からの表示（"Express View"）を確認できます。

    Express View モジュールは次のように表示されます。

    Module のプレビュー

    詳細と無料トライアル

    Connect AI とUnqork を組み合わせれば、Bitbucket に接続できるアプリケーションを簡単に作成できます。Connect AI の無償トライアルを始めてUnqork からすぐにBitbucket のデータにアクセスしましょう。

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