CData Connect AI 経由で Claude Code と Jira のデータを統合

Dibyendu Datta
Dibyendu Datta
Lead Technology Evangelist
CData Connect AI を活用して、Claude Code からJira のデータにセキュアにアクセスし、アシステッドコーディングや自動化開発ワークフロー内でアクションを実行できるようにします。

Claude Code は、インテリジェントなコード生成、自動化、インタラクティブな推論をワークフローに直接もたらす AI 搭載の開発環境です。CData Connect AI と統合することで、Claude Code から標準化された MCP ツールインターフェースを通じて、Jira などのライブエンタープライズデータにセキュアにアクセス、クエリ、操作できるようになります。

CData Connect AI は、Model Context Protocol（MCP）を通じてエンタープライズデータソースを公開するマネージド MCP プラットフォームです。これにより Claude Code は、ETL パイプラインやカスタム統合コードを必要とせずに、350 以上のデータソースからカタログ、スキーマ、テーブル、メタデータ、SQL 対応のデータアクセスを操作できます。

この記事では、Claude Code に CData Connect AI MCP エンドポイントを登録し、Jira やその他のデータソース接続を設定し、コーディング環境から直接リアルタイムデータクエリを発行する方法を説明します。Claude Code が getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData などの組み込み MCP ツールを使用して、ライブJira のデータをセキュアかつインタラクティブに活用しながらコードの作成、デバッグ、開発ワークフローの自動化を支援する方法を探ります。

Jira データ連携について

CData は、Jira のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

  • Issue、Project、Workflow などの Jira オブジェクトへの双方向アクセスを実現します。
  • SQL ストアドプロシージャを使用して、Issue のステータス変更、カスタムフィールドの作成、添付ファイルのダウンロード・アップロード、時間追跡設定の変更・取得などの機能的なアクションを実行できます。
  • ユーザー名とパスワード、OAuth、パーソナルアクセストークン、API トークン、Crowd または OKTA SSO、LDAP など、さまざまな方法で安全に認証できます。

多くのユーザーは、CData Sync を直接使用するか、SSIS や Azure Data Factory などのプラットフォームとの CData の互換性を活用して、Jira データをデータベースやデータウェアハウスに統合するために CData ソリューションを活用しています。また、Tableau や Power BI などのお気に入りの分析ツールからライブ Jira データの分析やレポートを行いたい方もいます。

お客様がビジネス上の問題を解決するために Jira データにシームレスに接続している方法については、ブログをご覧ください：Drivers in Focus: Collaboration Tools


はじめに


前提条件

ステップ 1：Claude Code 用に Jira への接続を設定

Claude Code が Jira にアクセスするには、CData Connect AI で Jira への接続を作成します。この接続は Remote MCP Server を介して Claude Code に公開されます。

  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. 利用可能なデータソースから Jira を選択
  3. Jira に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    JIRA への接続には、User、Password およびURL を使います。URL はhttps://yoursitename.atlassian.net などです。

  4. 「Save & Test」をクリック
  5. 認証が完了したら、Jira 接続の Permissions タブを開き、必要に応じてユーザーベースのアクセス許可を設定します。

Personal Access Token（PAT）の生成

Claude Code はアカウントのメールアドレスと Personal Access Token（PAT） を使用して Connect AI に認証します。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI で、右上の 歯車アイコン を選択して Settings を開きます。
  2. Access Tokens で Create PAT を選択します。
  3. トークンの説明的な名前を入力し、Create を選択します。
  4. トークンをコピーして安全に保存します。PAT は作成時にのみ表示されます。

Jira 接続と PAT が設定できたので、Claude Code は CData MCP サーバー経由でJira のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Claude Code をインストール

Claude Code は npm パッケージとして配布されています。グローバルにインストールできます。

システムに Claude Code をインストールするには、PowerShell、ターミナル、または CMD を 管理者として 開き、以下を実行します:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

以下のコマンドでインストールを確認します:

npm list -g @anthropic-ai/claude-code

期待される出力:

C:\Users\User\AppData\Roaming
pm
`-- @anthropic-ai/[email protected]

ステップ 3：Claude Code を Claude.ai で認証

ローカルの Claude Code 環境を Claude.ai アカウントにリンクしてセキュアなアクセスを有効にします。ターミナルで以下を実行:

claude login

Claude Code は以下のような URL を出力します:

Please visit https://claude.ai/login?code=

以下のステップに従います:

  1. URL をクリックするか、ブラウザに貼り付けます。
  2. Claude.ai にログインします。
  3. Claude.ai に verification code が表示されます。
  4. ターミナルに戻り、プロンプトが表示されたら提供された verification code を入力/貼り付けます。

確認が完了したら、authentication code を使用して Claude Code で認証する必要があります。完了すると、ターミナルに以下が表示されます:

You're all set up for Claude Code.

Claude Code が Claude.ai アカウントにリンクされました。

ステップ 4：Claude Code プロジェクトを作成

Claude Code が MCP 設定ファイルを保存できるワークスペースを設定するには、まず新しいディレクトリを作成します:

mkdir ClaudeCode
cd ClaudeCode

次に、Visual Studio Code で開きます:

code .

ステップ 5：Claude Code を起動して CData Connect AI MCP サーバーを登録

Claude Code が Jira とやりとりする前に、CData Connect AI MCP エンドポイントを登録する必要があります。Claude Code はこの Remote MCP Server を使用して、メタデータ、スキーマ、テーブル、ライブクエリ結果にセキュアにアクセスします。

Claude Code プロジェクトディレクトリで以下のコマンドを実行して、CData Connect AI MCP サーバーを登録します:

claude mcp add connectmcp https://mcp.cloud.cdata.com/mcp \
  --transport http \
  --header "Authorization: Basic base64encoded(EMAIL:PAT)" \
  --header "Content-Type: application/json"

追加後、Claude が MCP サーバーを認識していることを確認します:

claude mcp list

成功すると、以下が表示されます:

connectmcp: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp (HTTP) - ✓ OK

Claude Code アシスタントを起動し、MCP サーバーを検出していることを確認します。実行するには以下のコマンドを使用:

claude

Claude Code がロードされると、以下が表示されます:

Loaded MCP Server: connectmcp

これで Claude Code が CData Connect AI インスタンスに接続されました。

ステップ 6：Jira メタデータを探索

Claude Code の自然言語インターフェースを使用して、Jira のカタログ、スキーマ、テーブルを一覧表示できます。Claude に質問してみましょう:

List all JIRA catalogs using getCatalogs.

リクエストを発行すると、Claude は自動的に適切な MCP ツールを呼び出します。

追加のクエリも試してみてください:

  • 「利用可能なスキーマを表示して」
  • 「Jira 接続のすべてのテーブルを一覧表示して」
  • 「Account テーブルから上位 10 件のレコードを取得して」

Claude Code は以下の MCP ツールを使用して Jira とリアルタイムでやりとりします:

  • getCatalogs
  • getSchemas
  • getTables
  • queryData

これらのツールにより、Claude Code はメタデータの取得とライブJira のデータのクエリが可能になります。

ステップ 7：コードと自動化ワークフローを生成

実際の Jira メタデータを使用して、IDE 内で直接動作するスクリプトを構築します。

プロンプトの例:

Write a Python script that queries Salesforce Contacts where LastName starts with 'A' using the MCP queryData tool.

Claude Code が正確なコードを記述できる理由:

  • Jira スキーマへの直接アクセス
  • ライブクエリテスト
  • メタデータイントロスペクション

すべて CData Connect AI を通じて提供されます。

ステップ 8：データ駆動型開発ワークフローを構築

Claude Code を使用して、CData Connect AI でJira のデータを操作するコードを生成、改善、自動化します。

CData Connect AI 統合が設定されたので、Claude Code はJira のデータに依存する開発ワークフローの構築を支援できます。Claude Code には組み込みのリアルタイムデータ接続は含まれていませんが、CData Connect AI を通じた MCP 接続設定により、リクエストに対するメタデータとクエリ結果へのアクセスが提供されます。

Claude Code を使用して以下のようなタスクを自動化できます:

  • データ探索用スクリプトの生成
  • 統合テストスキャフォールディングの作成
  • Jira スキーマに対するクエリの検証
  • データ抽出や変換ワークフロー用のコード生成

このセットアップでは、Claude Code は CData Connect AI からのライブJira のデータを使用して、データ駆動型ロジックの作成と改善を支援するインテリジェントなコーディングアシスタントとして機能します。

オプション：MCP 統合を管理

プロジェクト内の MCP サーバーを追加、削除、検査します。

以下のコマンドで MCP サーバーを一覧表示:

claude mcp list

削除するには:

claude mcp remove connectmcp

設定を変更するには以下を編集:

.claude/mcp.json

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