Kilo Code CLI と CData Connect AI 経由でリアルタイム SAP Concur データを連携

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI の Remote MCP Server を活用して、ターミナルで動作するコーディングエージェント Kilo Code CLI から、ガバナンスの効いた形でリアルタイムのSAP Concur のデータにアクセスできるようにします。

Kilo Code は、Kilo CLI を通じてターミナル上で動作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。幅広い大規模言語モデル（LLM）プロバイダーに対応しており、設定ファイルから Model Context Protocol（MCP）を利用できます。外部ツールやデータソースを登録すれば、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできるようになります。

Kilo Code CLI を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、リアルタイムのSAP Concur のデータについて自然言語で Kilo に質問できるようになります。エージェントは Connect AI のツールを呼び出して、必要なデータを探し出して取得します。すべてのリクエストは Connect AI によって管理されるため、エージェントがアクセスできるのは認可されたソースだけです。

この記事では、Connect AI での SAP Concur 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Kilo Code CLI のインストール、LLM プロバイダーの接続、プロジェクト単位の設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、そしてリアルタイムのSAP Concur のデータについて Kilo に質問して連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Kilo Code 用に SAP Concur への接続を設定

Kilo Code から SAP Concur への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Kilo からSAP Concur のデータを操作するために、まず Connect AI で SAP Concur 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. Connect AI での接続の追加
  2. Add Connection パネルから SAP Concur を選択
    3. データソースの選択
  3. SAP Concur に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    SAP Concur 接続プロパティの取得・設定方法

    SAP Concur はOAuth 2 認証標準を使います。SAP Concur の登録アプリのOAuthClientId およびOAuthClientSecret を入力します。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Kilo Code 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 Personal 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. 新しい PAT の作成
  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

SAP Concur のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Kilo Code は Connect AI 経由でSAP Concur のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Kilo Code CLI をインストールして LLM プロバイダーを接続

Kilo Code CLI は npm でインストールするため、お使いのマシンに Node.js と npm が必要です。インストール後、エージェントがプロンプトを解釈して MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを接続しましょう。

  1. ターミナル（Windows では PowerShell または Windows Terminal、macOS ではターミナル）を開き、Node.js と npm がインストールされているか確認します： 
    node --version
npm --version

    注意：いずれかのコマンドが認識されない場合は、nodejs.org から最新の Node.js LTS 版をインストールし、ターミナルを開き直してください。

  2. Kilo Code CLI をインストールします： 
    npm install -g @kilocode/cli
  3. インストールを確認したら、Kilo を起動します： 
    kilo --version
kilo
    Kilo Code CLI のインストールと起動
  4. Kilo のプロンプトで /connect と入力し、Connect provider を選択 Kilo での /connect コマンドの実行
  5. 一覧から LLM プロバイダーを選択します。この例では OpenAI / Codex を使用していますが、Kilo Gateway、Anthropic、Google など、サポートされている任意のプロバイダーを選択できます Kilo での LLM プロバイダーの選択
  6. 求められた場合は、プロバイダーの API キーを入力し、Enter キーを押して送信 プロバイダーの API キーの入力
  7. Kilo で使用するモデルを選択します。この例では GPT-5.5 を選択しています Kilo でのモデルの選択

ステップ 3：Kilo に Connect AI MCP Server を追加

次に、プロジェクト専用の設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加します。プロジェクト単位の設定ファイルを使えば、Kilo のグローバル設定ディレクトリの場所を探す必要はありません。

  1. 新しいプロジェクトフォルダを作成し、テキストエディタで新しい kilo.json ファイルを開きます。

    Windows（PowerShell）の場合：

    mkdir "$HOME\kilo-cdata-test"
cd "$HOME\kilo-cdata-test"
notepad kilo.json

    macOS（ターミナル）の場合：

    mkdir ~/kilo-cdata-test
cd ~/kilo-cdata-test
nano kilo.json
  2. 以下の設定をファイルに貼り付けます： 
    {
  "mcp": {
    "cdata-connect-ai": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "enabled": true,
      "timeout": 15000,
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}

    注意：Kilo 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前の手順で作成した 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 の値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

  3. ファイルを kilo.json として保存します。nano の場合は Ctrl+O、Enter の順に押して保存し、Ctrl+X で終了します

注意：この設定では認証情報をローカルファイルに保存します。このファイルを Git にコミットしたり、他の人と共有したりしないでください。長期的に運用する場合は、{env:CDATA_MCP_AUTH} のような環境変数の参照にも Kilo は対応しています。

ステップ 4：MCP 接続を確認

プロンプトを送信する前に、Kilo から Connect AI MCP Server にアクセスできることを確認しておきましょう。

  1. 同じターミナルウィンドウで、以下を実行します： 
    kilo mcp list
    cdata-connect-ai サーバーが connected として表示されていれば OK です kilo mcp list での MCP 接続の確認
  2. プロジェクトフォルダから Kilo を起動し、/mcps と入力して Enter キーを押す Kilo での /mcps コマンドの実行
  3. cdata-connect-ai が connected かつ Enabled と表示されていることを確認します。有効になっていない場合は、Space キーを押してオンに切り替えてください Kilo で MCP サーバーが有効になっていることの確認

MCP サーバーの追加と有効化が完了したので、Kilo は Connect AI 経由でリアルタイムのSAP Concur のデータを扱える状態になりました。

ステップ 5：リアルタイムの SAP Concur のデータ について Kilo に質問

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

  1. まずは、利用可能な MCP ツールを確認するプロンプトから始めます：
    • cdata-connect-ai MCP サーバーで利用可能なツールをすべて表示して
  2. Kilo は、データの検出や取得のために Connect AI がエージェントに公開しているツール（search_context、getCatalogs、queryData など）を返します
  3. 続いて、データについて質問してみましょう。例：
    • cdata-connect-ai MCP サーバーからカタログを一覧表示して
    • SAP Concur で利用できるデータは何？
    • SAP Concur のデータ の最新レコードを要約して
    Connect AI のツールを呼び出して利用可能なカタログを一覧表示する Kilo

これで Kilo Code CLI が Connect AI MCP Server を呼び出し、ターミナルから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのSAP Concur のデータを取得できるようになりました。

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