Dify と Jira のリアルタイムデータを MCP で連携（CData Connect AI 経由）
Dify は、実運用レベルのエージェント型ワークフローやチャットボット、その他の LLM アプリケーションを構築できるオープンソースプラットフォームです。双方向のModel Context Protocol（MCP）サポートを標準搭載しており、リモート MCP Server をプラットフォーム上のツールとして登録するだけで外部データソースを追加でき、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。
Dify を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、ガバナンスの効いたリアルタイムのJira のデータへアクセスできるようになります。自然言語のプロンプトだけでJira のデータのカタログ一覧表示やスキーマ探索、レコードのクエリを実行でき、データアクセスはすべて認可済みのデータソースに対して安全に行われます。
この記事では、Connect AI で Jira への接続を設定し、必要な Personal Access Token を生成する方法を解説します。さらに、Connect AI MCP Server を Dify にツールとして登録してエージェントアプリケーションに追加し、Dify からリアルタイムのJira のデータをクエリして連携を確認する方法もご紹介します。
Jira との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
ステップ 1：Dify 用に Jira への接続を設定
Dify から Jira への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Dify からJira のデータを操作するために、まず Connect AI で Jira のコネクションを作成・設定していきましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Jira を選択
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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
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token の追加
Personal Access Token（PAT）は、Dify から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。
- Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません
Jira のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Dify は Connect AI 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：Dify に Connect AI MCP Server を登録
次に、Connect AI の Remote MCP Server を Dify のツールとして登録し、エージェントやワークフローが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出しできるようにします。
- Dify にログインするか、セルフホストの Dify インスタンス（組み込み MCP サポートを含む v1.6.0 以降）を開きます
- Integrations ページに移動し、Tools を選択して MCP タブをクリック
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Add MCP Server (HTTP) をクリックし、以下の詳細を入力します：
- Server URL： https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
- Name Icon： わかりやすい名前を付けます。例：CData Connect AI
- Server Identifier： 一意の識別子を指定します。例：cdata-connect-ai
- Headers： 値を Basic your_base64_encoded_email_PAT とした Authorization ヘッダーを追加します
注意：Dify は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。
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Add & Authorize をクリックすると、Dify が Connect AI MCP Server に接続し、利用可能なツールが一覧表示されます
MCP サーバーの登録が完了すると、Dify ワークスペース内のすべてのエージェントアプリケーションやワークフローで Connect AI のツールを利用できるようになります。
ステップ 3：Dify からリアルタイム Jira のデータ をクエリ
連携設定が完了したら、Dify でエージェントアプリケーションを構築し、自然言語のプロンプトでリアルタイムのJira のデータを操作してみましょう。
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Dify の Studio ページから Create from Blank をクリックし、アプリケーションタイプとして Agent を選択
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エージェントの設定画面で、Tools セクションの Add をクリックし、ステップ 2 で登録した Connect AI MCP ツールを選択
- プロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、エージェント用の LLM プロバイダーとモデルを選択
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プレビューパネルのチャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
- cdata-connect-ai のツールを使って利用可能なカタログをすべて一覧表示して
- Jira で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Jira 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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Dify エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Jira のデータのリアルタイム結果を返します
これで Dify エージェントが Connect AI MCP Server と通信し、エージェント型ワークフローから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのJira のデータを取得できるようになりました。
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