【MCP Server】Microsoft Copilot Studio からMicrosoft Dataverse のデータにアクセスする

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 サーバー を活用し、Microsoft Copilot Studio から Microsoft Dataverse に安全にアクセスして質問への回答やアクション実行を可能にします。

Microsoft Copilot Studio は、タスクの自動化、質問への回答など、さまざまなビジネスプロセスの支援を行うAI エージェントを作成するためのノーコード / ローコードプラットフォームです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、Copilot Studio を活用してMicrosoft Dataverse のデータとリアルタイムに対話できます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用してMicrosoft Dataverse に接続し、Copilot Studio からMicrosoft Dataverse のデータと対話するための手順を解説していきます。

CData Connect AI は、Microsoft Dataverse のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Microsoft Dataverseの間でセキュアな通信が可能になります。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを必要とせずに、エージェントから Microsoft Dataverse のデータの読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Microsoft Dataverseへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたMicrosoft Dataverse のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、Microsoft Copilot Studio でエージェントを構築し、データを会話形式で探索する方法(または Vibe Query)を紹介します。接続の原則は、すべての Copilot エージェントに適用されます。Connect AI を使用すると、ライブの Microsoft Dataverse に加えて、数百の他のソースへのアクセスを備えたワークフローやエージェントを構築できます。

Microsoft Dataverse データ連携について

CData は、Microsoft Dataverse（旧 Common Data Service）のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています：

  • Dataverse エンティティと Dataverse システムテーブルの両方にアクセスし、必要なデータを正確に扱うことができます。
  • Azure Active Directory、Azure マネージド サービス ID 認証情報、クライアントシークレットまたは証明書を使用した Azure サービスプリンシパルなど、さまざまな方法で Microsoft Dataverse に安全に認証できます。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Microsoft Dataverse エンティティを管理できます。エンティティ間の関連付けの一覧表示、作成、削除などが可能です。

CData のお客様は、データをデータウェアハウスにレプリケートしたい場合（他のデータソースと併せて）や、Microsoft エコシステム内のお気に入りのデータツール（Power BI、Excel など）または外部ツール（Tableau、Looker など）からライブ Dataverse データを分析したい場合など、さまざまな理由で当社の Dataverse 接続ソリューションを使用しています。


はじめに


ステップ 1: Microsoft Copilot Studio 用の Microsoft Dataverse 接続を設定

それでは、Microsoft Copilot Studio からMicrosoft Dataverse への接続を実現していきましょう。まずCData Connect AI でMicrosoft Dataverse への接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
  2. 接続を追加パネルから「Microsoft Dataverse」を選択
  3. Microsoft Dataverseに接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

    • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定します。
    • OrganizationUrl: 接続先の組織のURL、例えばhttps://organization.crm.dynamics.com などに設定。
    • Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

    接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

  4. 「Save & Test」をクリック
  • Microsoft Dataverse に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。接続に最小限必要な接続プロパティは、以下のとおりです。

    • InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定します。
    • OrganizationUrl: 接続先の組織のURL、例えばhttps://organization.crm.dynamics.com などに設定。
    • Tenant (optional): デフォルトと異なるテナントに認証したい場合は、これを設定します。これは、デフォルトのテナントに所属していない組織と連携するために必要です。

    接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。

    「Create & Test」をクリックします
  • 「Add Microsoft Dataverse Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、必要に応じてユーザーの権限を更新します。

    • パーソナルアクセストークンを追加する

    パーソナルアクセストークン (PAT) は、Microsoft Copilot Studio 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 を作成することがベストプラクティスです。

    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、設定ページを開きます。
    2. 「Settings」ページで、「Access Tokens」セクションに移動し、 「Create PAT」をクリックします。
    3. PAT に名前を付けて「Create」をクリックします。
    4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。

    これで接続を作成しPAT を生成できたので、Microsoft Copilot Studio から Microsoft Dataverse に接続する準備が整いました！

    ステップ 2: Microsoft Copilot Studio からCData Connect AI に接続

    それでは、Copilot Studio をConnect AI につなげていきましょう。

    1. Copilot Studio のナビゲーションメニューで、「Agents」をクリックし、「+New agent」をクリックします。

    2. 「Configure」ボタンを切り替え、MCP Serverを利用する際のエージェントの使用方法に基づいて情報を入力します。次に、右上の「Create」をクリックすると、Copilot にエージェントの詳細が表示されます。

    3. 「Tools」の下で、「Add tool」をクリックし、「+ New Tool」をクリックします。

    4. 「Add Tool」ウィンドウで、「Model Context Protocol」をクリックして新しい MCP ツールを追加します。

    5. 「Add a Model Context Protocol server」ウィンドウで、次の情報を入力します。

      • 「Server Name」: ツールの名前を入力します (例:「CData Connect AI MCP Server」)。
      • Server Description: ツールの説明を入力します。
      • Server URL: CData Connect AI のリモートMCP サーバー の URL を入力します。URL はこちら：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
      • Authentication Type: ドロップダウンメニューから「API Key」を選択します。
      • Header Name: ヘッダー名として「Authorization」と入力します。これは、API キー認証の標準ヘッダー名です。
      「Create」をクリックして、MCP ツールをエージェントに追加します。

    6. 次にMCP ツールの接続を選択/作成するように求められます。「Create new connection」をクリックして新しい接続を作成します。

    7. 新しい接続の値を Basic EMAIL:PAT に設定します。EMAIL と PAT を、Connect AI のメールアドレスと以前に作成した PAT に置き換えてください。例: Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

    8. 接続が正常に作成されたら、「Add to agent」をクリックして MCP ツールをエージェントに追加します。

    9. MCP ツールをエージェントに追加すると、「Tools」セクションにリストされます。これで、このツールを使用してCData Connect AI 経由でMicrosoft Dataverse と対話できます。

    任意のステップ：AI エージェントにコンテキストを提供する

    このステップでは、エージェントの「Instructions」プロパティを使ってAI エージェントの役割を明示することで、会話のコンテキストを提供する方法を見てみましょう。エージェントに MCP Server の専門家としての役割と利用可能なツールのリストを明示的に通知する指示を提供することで、エージェントの理解と応答の精度を向上させることができます。例えば、システムメッセージを次のように設定できます。 

    あなたは CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用に関する専門家です。常に徹底的に検索を行い、各クエリに最も適切な MCP Client ツールを使用してください。以下は利用可能なツールとそれぞれの説明です:
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する際は、テーブル名に次の形式を使用してください: catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルのインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの主キーのリストを取得します。
getProcedures: CData Connect AI から、特定のカタログとスキーマのストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、プロシージャのストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: CData Connect AI から、特定のカタログの利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: CData Connect AI から、特定のカタログとスキーマの利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルの利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

    ステップ3: Microsoft Copilot Studio でMicrosoft Dataverse のデータをリアルタイムで探索

    Microsoft Copilot Studio でエージェントが作成できMCP ツールも作成したので、Microsoft Copilot Studio を使用して Microsoft Dataverse のデータと対話できるようになりました。MCP ツールを使用すると、クエリを送信してMicrosoft Dataverse データからリアルタイムで応答を受信できます。

    Microsoft Copilot Studio エージェントでチャットウィンドウを開いて、Microsoft Dataverse との対話を開始します。MCP ツールを使用して、質問をしたり、データを取得したり、Microsoft Dataverse に対してアクションを実行したりできます。

    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？ChatGPT からMicrosoft Dataverse へのデータ接続が10分もかからず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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