Trae からSage Intacct のデータにリアルタイムでアクセスする方法（CData Connect AI）

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI Remote MCP Server を使用して、Trae が AI 対応 IDE 内からリアルタイムの Sage Intacct のデータ に安全にアクセスし、クエリを実行できるようにします。

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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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。

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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Step 1: Trae 向けに Sage Intacct の接続を設定

Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して Sage Intacct に接続します。Trae から Sage Intacct のデータ を操作するには、まず Connect AI で Sage Intacct 接続を作成・設定します。

  1. 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。
    2. Adding a connection in Connect AI
  2. Add Connection パネルから Sage Intacct を選択します。
    3. Selecting data source
  3. Sage Intacct への接続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。

    • AuthScheme：Basic。
    • 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。

    Configuring a connection (Salesforce is shown)
  4. Save & Test をクリックします。
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
    6. Updating permissions

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。

  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 Settings 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 にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
    4. Creating a new PAT
  4. 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。

Sage Intacct 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で Sage Intacct 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。

  1. 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。
  2. 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。 Switching to SOLO mode in Trae
  3. Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。 Opening the AI sidebar in Trae
  4. Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。 Navigating to MCP settings
  5. Add Manually をクリックします。 Adding an MCP server manually
  6. 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==

    Configuring the Connect AI MCP Server

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。

  1. Settings に戻り、Models を選択します。
  2. 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。 Adding an LLM model and API key

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 Sage Intacct 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 Sage Intacct 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 Sage Intacct のデータ を操作します。

  1. 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。 Selecting the Builder with MCP agent
  2. 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
    • Sage Intacct で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Sage Intacct 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
  3. Trae は Connect AI MCP Server を呼び出し、Sage Intacct のデータ からリアルタイムの結果を返します。 Querying live data from the Trae agent

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 Sage Intacct のデータ を取得します。

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