Trae からFacebook Ads のデータにリアルタイムでアクセスする方法(CData Connect AI)
Trae は、使い慣れたエディターと Builder や SOLO などのエージェントモードを組み合わせた AI 対応の統合開発環境(IDE)です。Model Context Protocol(MCP) に対応しており、外部ツールやデータソースを追加すると、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。
Trae と CData Connect AI を組み込みの MCP Server 経由で連携させることで、Trae はガバナンスの効いたリアルタイムの Facebook Ads のデータ にアクセスできるようになります。自然言語プロンプトを使って Facebook Ads のデータ のカタログを一覧表示したり、スキーマを確認したり、レコードをクエリしたりでき、すべてのデータアクセスは許可されたデータソースに対して安全に実行されます。
この記事では、Connect AI で Facebook Ads 接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Trae をインストールして Connect AI MCP Server を追加し、LLM モデルを設定した上で、Trae エージェントからリアルタイムの Facebook Ads のデータ にクエリを実行して連携を検証する方法を説明します。
Step 1: Trae 向けに Facebook Ads の接続を設定
Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して Facebook Ads に接続します。Trae から Facebook Ads のデータ を操作するには、まず Connect AI で Facebook Ads 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルから Facebook Ads を選択します。
-
Facebook Ads への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Facebook Ads 接続プロパティの取得・設定方法
ほとんどのテーブルで、アプリケーション認証と同様にユーザー認証を必要とします。Facebook Ads はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。Facebook への認証には、組み込み認証を使用してブラウザ経由で完結することもできますし、Facebook にアプリを登録することで独自のOAuthClientId、OAuthClientSecret、CallbackURL を取得することもできます。
OAuth の設定方法については、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
任意で以下の項目を設定して、フィルタリングや集計を行うこともできます。必要に応じてご利用ください。
- Target:Facebook データのテーブルのいくつかはターゲットでフィルタリングできます。例えば、動画のコメントを取得するにはターゲットに動画のID を指定します。このプロパティは、クエリ結果を指定されたターゲットに合致するレコードにフィルタリングします。Target カラムを使ってクエリ毎にこの制限をかけることができます。
- AggregateFormat:CData 製品は、いくつかのカラムを文字列集合として返します。例えば、エンティティのいいねデータは集計されて返されます。デフォルトでは、CData 製品はJSON で集計カラムを返します。集計をXML で返すことも可能です。
- RetryLevel:このプロパティを使用して、特定の広告インサイトのクエリとエラーに対するクエリの自動再試行を制御します。
- Save & Test をクリックします。
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
Personal Access Token の追加
Personal Access Token(PAT)は、Trae から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御を細かく管理するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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 を開きます。
- 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。
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
- トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。再度表示されることはありません。
Facebook Ads 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で Facebook Ads のデータ に接続できるようになります。
Step 2: Trae をインストールして Connect AI MCP Server を設定
次に、Trae をインストールし、Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM モデルを設定します。設定が完了すると、エージェントは Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようになります。
- Trae IDE をダウンロードしてインストールし、アプリケーションを起動します。
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画面左上のトグルを使用するか、Ctrl + Alt + \ を押して SOLO モードに切り替えます。
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Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。
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Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。
-
Add Manually をクリックします。
-
Configure Manually ダイアログに以下の設定を貼り付けて Confirm をクリックします:
{ "mcpServers": { "cdata-connect-ai": { "type": "streamable-http", "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT" } } } }注意:Trae は Connect AI との認証に 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 の形式で結合し、Base64 エンコードした上で Basic を先頭に付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります:Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==
LLM モデルの設定
Trae がエージェントの推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM モデルが必要です。エージェントがプロンプトを解釈し、Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるようにモデルを追加します。
- Settings に戻り、Models を選択します。
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Add Model をクリックし、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して、モデルを選択し、API キーを入力して Add Model をクリックします。
MCP サーバーの追加と LLM モデルの設定が完了すると、Trae は Connect AI を通じてリアルタイムの Facebook Ads のデータ にクエリを実行する準備が整います。
Step 3: Trae からリアルタイムの Facebook Ads のデータ にクエリ
連携が完了したら、Trae エージェントを使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトを通じてリアルタイムの Facebook Ads のデータ を操作します。
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チャットパネルで @ と入力し、Builder with MCP を選択します。Tools - MCP の下に cdata-connect-ai が表示されていることを確認します。
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データを操作するプロンプトを入力します。例:
- cdata-connect-ai のカタログを一覧表示して
- Facebook Ads で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Facebook Ads のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
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Trae は Connect AI MCP Server を呼び出し、Facebook Ads のデータ からリアルタイムの結果を返します。
この時点で、Trae エージェントは Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じて IDE から直接リアルタイムの Facebook Ads のデータ を取得します。
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