3ステップで実装:Devin×Sage Intacct MCP連携でリアルタイムデータ活用

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
開発者向けにDevin×Sage Intacct MCP連携を解説。3ステップでAIエージェントにSage Intacct のデータへのリアルタイムアクセスを付与。無料トライアルで試す。

Devin は、Cognition が開発したAI ソフトウェアエンジニアです。自律的なセッションの中で、コードの計画から記述、テストまでを一貫して行います。組み込みのMCP マーケットプレイスを通じてMCP(Model Context Protocol)に対応しているのも特徴です。リモートMCP サーバーを追加するだけで、外部ツールやリアルタイムのデータソースへのアクセスをDevin に与えられます。

CData Connect AI と連携させれば、Devin は組み込みのMCP サーバーを通じてガバナンスされた状態でSage Intacct のデータにリアルタイムにアクセスできます。自然言語のプロンプトを送るだけで、カタログの一覧表示やスキーマの探索、Sage Intacct のデータのレコードへのクエリが行えます。データアクセスは常に、許可されたデータソースに対してのみセキュアに実行される仕組みです。

本記事では、Connect AI でSage Intacct の接続を設定する方法から解説します。続けて、Devin のMCP マーケットプレイスからCData Connect AI MCP サーバーをインストールし、Devin のセッションからSage Intacct のデータにクエリを実行して連携を確認するところまでを紹介します。

Sage Intacct とのデータ連携について

CData を使えば、Sage Intacct のリアルタイムデータへのアクセスと統合を簡単に実現できます。CData の接続機能は、主に次のような用途で活用されています。

  • API の更新や変更を気にすることのない、Sage Intacct へのアクセス
  • 追加の構成手順なしでの、Sage Intacct のカスタムオブジェクトやフィールドへのアクセス
  • Basic 認証による組み込み Web サービス認証情報 (クレデンシャル)を使用した、Sage Intacct へのデータの書き戻し
  • SQL ストアドプロシージャによる、ベンダーの承認・却下、エンゲージメントの挿入、カスタムオブジェクトやフィールドの作成・削除などの機能的な操作

ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Sage Intacct を統合し、当社のツールを活用して Sage Intacct データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。

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ステップ1:Devin 用のSage Intacct 接続を設定

Devin からSage Intacct へは、CData Connect AI のリモートMCP サーバー経由で接続します。まずはCData Connect AI でSage Intacct 接続を作成し、設定を行いましょう。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックし、 Add Connection をクリックします
  2. Connect AI での接続追加
  3. Add Connection パネルからSage Intacct を選択します
  4. データソースの選択
  5. Sage Intacct に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Sage Intacct 接続プロパティの取得・設定方法

    独自のWeb サービスクレデンシャル、埋め込みクレデンシャル(Basic 認証)、またはOkta クレデンシャルのいずれかを使用して、Sage Intacct への接続を確立できます。

    Sage Intacct への認証

    Sage Intacct は2種類の認証をサポートします。Basic およびOkta です。選択した認証方法に関連するプロパティを設定して、接続を構成します。

    Basic 認証

    Basic 認証スキームでは、埋め込みクレデンシャルを使用してデータの読み書きが可能です。オプションとして、独自のWeb サービスクレデンシャルを指定することもできます。

    Basic 認証で接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthSchemeBasic
    • CompanyID:Sage Intacct にログインする際に会社を識別するために使用するID。
    • User:Sage Intacct へのログインに使用するログイン名。
    • Password:ログインクレデンシャル用のパスワード。
    • (オプション)SenderID およびSenderPassword:Web サービスのSender ID およびパスワード(独自のWeb サービスクレデンシャルを使用している場合のみ)。

    独自のWeb サービスクレデンシャルではなく、埋め込みクレデンシャルを使用する場合は、以下を実行する必要があります:

    • Web サービスダッシュボードで、会社 -> 会社情報 -> セキュリティタブに移動します。
    • Web サービス認証に"CData" を追加します。これは大文字・小文字が区別されます。これを行うには、会社 -> 会社情報(新しいUI では、設定 -> 会社)-> セキュリティ -> Web サービス認証 / 編集に移動します。
    Okta 認証についてはヘルプドキュメントを参照してください。

    接続の設定(Salesforce の例)
  6. Save & Test をクリックします
  7. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
  8. 権限の更新

Sage Intacct 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてSage Intacct のデータに接続できるようになりました。

ステップ2:Devin にConnect AI MCP サーバーをインストール

次に、Devin のMCP サーバー一覧からCData Connect AI MCP サーバーをインストールします。これにより、セッションからConnect AI を通じてリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。

注:Devin でMCP サーバーをインストールするには、Manage MCP Servers の権限が必要です。この権限がない場合は、Suggest オプションを使用するか、組織の管理者に問い合わせてください。

  1. Devin にログインし、SettingsConnections に移動して、MCP servers タブを選択します
  2. マーケットプレイスでCData Connect AI を検索し、検証済み(verified)のリスティングを選択します
  3. Devin でMCP サーバーを表示してCData Connect AI を検索
  4. Install and enable をクリックします。プロンプトが表示されたら、OAuth フローを完了してConnect AI アカウントで認証します Devin へのConnect AI MCP サーバーのインストール
  5. インストールが完了したら、Enable in sessions トグルがオンになっていることを確認してTest tools をクリックします。Devin が接続を検証し、getCatalogsgetSchemasgetTablesqueryData など、利用可能なConnect AI のツールが一覧表示されます Devin でのConnect AI MCP ツールの確認

MCP サーバーのインストールと有効化が完了すると、ワークスペース内のすべてのDevin セッションでConnect AI のツールが利用できるようになります。

ステップ3:Devin からSage Intacct のデータをリアルタイムでクエリ

連携の設定が完了したら、Devin のセッションを開始して、自然言語のプロンプトでSage Intacct のデータと対話してみましょう。

  1. Devin のホームページから新しいセッションを開始します
  2. セッションのプロンプトで、Connect AI のデータを扱うようDevin に依頼します。例えば:
    • CData Connect AI の接続を一覧表示して
    • Sage Intacct の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Sage Intacct のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
  3. Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Sage Intacct のデータのリアルタイムな結果をセッション内に直接返します。ツールの呼び出し、入力、出力はProgress パネルで確認できます Devin のセッションからリアルタイムデータをクエリ

これでDevin はConnect AI MCP サーバーと通信し、リモートMCP ツールを通じてセッションから直接Sage Intacct のデータをリアルタイムで取得できるようになりました。データの探索、データを活用した機能開発、エンジニアリング業務の自動化など、幅広い用途で活用できます。

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