CData Connect AI を使用して Cline をJira データと連携

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、IDE 内からCline でJira のデータへのセキュアなアクセスとクエリを実現します。

Cline は、VS Code やCursor などの最新IDE 内で動作する自律型AI コーディングエージェントです。開発者は、構造化された実行モデルを使用してエディタ内から直接タスクを推論し、アクションを実行し、外部システムと対話するエージェント駆動型ワークフローを構築できます。

Cline を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを通じてCData Connect AI と連携させることで、エージェントはJira のデータをリアルタイムでクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、Cline のIDE 内エージェントフレームワークとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続が橋渡しされ、手動でのデータ移動なしに、すべてのデータアクセスが許可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI でJira の接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Cline にConnect AI MCP サーバーを登録し、エージェントがIDE 内からJira のデータと正常に対話できることを確認する手順を説明します。

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

ステップ1：Cline 用のJira 接続を設定

Cline からJira への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーを通じて実現されます。Cline からJira のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でJira 接続を作成して設定します。

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

Add Connection パネルからJira を選択します

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。
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

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Cline からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別のPAT を作成することがベストプラクティスです。

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、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

Jira 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData MCP サーバーを通じてJira のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：Cline のインストールとセットアップ

Cline はIDE 拡張機能として配布されており、VS Code やCursor などの環境にインストールできます。この例ではCursor を使用しますが、手順はサポートされているIDE で同じです。

Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします
モデルの選択や権限プロンプトを含む、Cline の初期セットアップフローを完了します
セットアップが完了すると、Cline エージェントパネルがIDE 内に自動的に開きます

ステップ3：Connect AI リモートMCP サーバーの追加

Cline が実行されたら、エージェントがConnect AI を通じてJira のデータにアクセスできるようにCData Connect AI リモートMCP サーバーを追加します。

Cline パネルでMCP Servers をクリックします
Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
JSON 設定ファイルが開きます。以下の設定を貼り付けます
```
{
  "mcpServers": {
    "mcp": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_email:your_PAT"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
```
注：Cline はConnect AI で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 を組み合わせます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 のように、Authorization ヘッダーの値としてBasic [email protected]:ABC123...XYZ789 のように追加します。
ファイルを保存し、MCP Servers 画面に戻ってサーバーがリストに表示され有効になっていることを確認します

ステップ4：Cline からリアルタイムデータをクエリ

MCP サーバーが登録されると、Cline はConnect AI で公開されているリアルタイムデータソースと対話できるようになります。

Cline パネルのアイコンをクリックしてNew Task/Chat を開始します
チャットウィンドウの下部で、設定したMCP サーバーが選択されていることを確認します
以下のようなプロンプトを入力してエージェントと対話を開始します：
- List connections
- Show schemas for a catalog
- Query recent records from Jira のデータ