JSONとMicrosoft Copilot Studioを連携する方法｜MCP接続を3ステップで解説

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP サーバー を活用し、Microsoft Copilot Studio から JSON に安全にアクセスして質問への回答やアクション実行を可能にします。

CData Connect AIのMCPサーバーを使うと、JSONのデータにMicrosoft Copilot Studioから自然言語で直接アクセスできます。ローカルインストール不要で、クラウド完結の3ステップで設定が完了します。

Microsoft Copilot Studio は、タスクの自動化、質問への回答など、さまざまなビジネスプロセスの支援を行うAI エージェントを作成するためのノーコード / ローコードプラットフォームです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、Copilot Studio を活用してJSON のデータとリアルタイムに対話できます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用してJSON に接続し、Copilot Studio からJSON のデータと対話するための手順を解説していきます。

CData Connect AI は、JSONを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、Microsoft Copilot StudioにJSONの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。

この記事では、Microsoft Copilot Studio でエージェントを構築し、データを会話形式で探索する方法(または Vibe Query)を紹介します。接続の原則は、すべての Copilot エージェントに適用されます。Connect AI を使用すると、ライブの JSON に加えて、数百の他のソースへのアクセスを備えたワークフローやエージェントを構築できます。

JSON × Microsoft Copilot Studio 連携でできること

CData Connect AIのMCP Serverを使うと、Microsoft Copilot StudioのエージェントからJSONのデータに対して以下のようなことができます。

データの自然言語検索・絞り込み

「条件に合うJSONのデータを一覧にまとめて」と入力するだけで、エージェントがJSONのデータをリアルタイムで取得し、指定した軸で整理した結果を返してくれます。画面を開いて手動で絞り込む手間がなくなり、確認作業がチャット1行で完結します。

データの概要・サマリー生成

「指定したJSONのレコードについて、関連情報も含めてまとめて」と指示すると、エージェントが必要なデータを取得し、ポイントを整理して提示します。情報収集にかかる時間を大幅に短縮できます。

集計・レポートの自動作成

「JSONのデータを期間別に集計してCSV形式でまとめて」のように指示すると、エージェントがデータを集計し、フォーマット済みの出力を生成します。定期的な集計レポートの作成工数を削減できます。

アクションの自動実行

Copilot Studioは質問への回答だけでなく、業務プロセスの自動化を得意とするプラットフォームです。「条件に合うJSONのレコードをまとめて更新して」のように指示すれば、エージェントが読み取りだけでなくデータの更新や登録も代行し、定型業務の一部を自動化できます。

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントを外部のデータやツールにつなぐ標準プロトコルです。Copilot StudioにはMCPサーバーをツールとして追加でき、個別のAPI実装は不要です。

はじめに

本記事では、Connect AI のリモートMCP機能を使ってMicrosoft Copilot StudioとJSONを連携する方法をご紹介します。Copilot Studioのエージェントから見ると、JSONへのアクセスは「質問への回答（読み取り）」と「アクション実行（書き込み）」の2通りに分けられ、どちらも同じMCP接続だけで実現できる点が特長です。

利用シーン質問への回答（読み取り）アクション実行（書き込み）
できることデータの検索・集計・要約レコードの作成・更新・削除
主な用途状況確認、レポート作成の下準備定型業務の自動化、フォロー処理
必要な設定Connect AIのSourcesでの接続設定のみ接続設定に加え、エージェント側のツール利用許可の設定

ステップ 1: Microsoft Copilot Studio 用の JSON 接続を設定

それでは、Microsoft Copilot Studio からJSON への接続を実現していきましょう。まずCData Connect AI でJSON への接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリック、次に「 Add Connection」をクリック
    2. 接続の追加
  2. 接続を追加パネルから「JSON」を選択
    3. データソースの選択
  3. JSON に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

    DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

    • Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
    • FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
    • Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

    リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

    Amazon S3 内のJSON への接続

    URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

    • AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
    • AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

    Box 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

    Dropbox 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

    SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

    SharePoint Online REST 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

    FTP 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

    Google Drive 内のJSON への接続

    デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

    接続の構成 (Salesforce の例)
  4. 「Save & Test」（または「Create & Test」）をクリック
  5. 「Add JSON Connection」ページの「Permissions」タブに移動し、必要に応じてユーザーの権限を更新します。 権限の更新

接続の設定が完了しました。これで Microsoft Copilot Studio から JSON services に接続する準備が整いました。

ステップ 2: Microsoft Copilot Studio からCData Connect AI に接続

それでは、Copilot Studio をConnect AI につなげていきましょう。

  1. Tools の下で、Add tool をクリックし、次に + New Tool をクリックします。 Copilot エージェントにツールを追加
  2. Add Tool ウィンドウで、CData Connect AI を検索してクリックします。 Model Context Protocol を選択
  3. Connect to CData Connect AI ウィンドウで、Create をクリックして OAuth 認証を使用して CData Connect AI への接続を認証します。 MCP ツールを構成
  4. Add and configure をクリックして、CData Connect AI ツールをエージェントに追加します。 MCP ツール用の新しい接続を作成

オプション: AI エージェントにコンテキストを与える

このステップでは、エージェントの「Instructions」プロパティを使ってAI エージェントの役割を明示することで、会話のコンテキストを提供する方法を見てみましょう。エージェントに MCP Server の専門家としての役割と利用可能なツールのリストを明示的に通知する指示を提供することで、エージェントの理解と応答の精度を向上させることができます。なお、クエリの実行にはConnect AI側で管理された接続資格情報が使われるため、利用メンバーにJSONの認証情報を配布する必要はありません。例えば、システムメッセージを次のように設定できます。 

あなたは CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用に関する専門家です。常に徹底的に検索を行い、各クエリに最も適切な MCP Client ツールを使用してください。以下は利用可能なツールとそれぞれの説明です:
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する際は、テーブル名に次の形式を使用してください: catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルのインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、テーブルの主キーのリストを取得します。
getProcedures: CData Connect AI から、特定のカタログとスキーマのストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: CData Connect AI から、特定のカタログ、スキーマ、プロシージャのストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: CData Connect AI から、特定のカタログの利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: CData Connect AI から、特定のカタログとスキーマの利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルの利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

ステップ3: Microsoft Copilot Studio でJSON のデータをリアルタイムで探索

Microsoft Copilot Studio でエージェントが作成できMCP ツールも作成したので、Microsoft Copilot Studio を使用して JSON のデータと対話できるようになりました。MCP ツールを使用すると、クエリを送信してJSON データからリアルタイムで応答を受信できます。

Microsoft Copilot Studio エージェントでチャットウィンドウを開いて、JSON との対話を開始します。MCP ツールを使用して、質問をしたり、データを取得したり、JSON に対してアクションを実行したりできます。例えば「JSONの最新データを10件教えて」と話しかけるだけで結果が返ります。 Microsoft Copilot Studio で MCP ツールを使用してデータと対話

JSON × Microsoft Copilot Studio 連携のよくある質問
Microsoft Copilot StudioからJSONのデータに接続するにはローカルにMCP Serverをインストールする必要がありますか？
いいえ、不要です。CData Connect AIのリモートMCP Serverを使うことで、クラウド完結でCopilot StudioからJSONのデータにセキュアにアクセスできます。
Copilot StudioからJSONに対してどのような操作が行えますか？
データの検索・集計だけでなく、CData Connect AI経由であれば、JSONデータの更新・削除を伴うアクション実行も可能です。
Copilot StudioのエージェントにMCPツールを追加するにはどうすればよいですか？
エージェントの「Tools」から「Add tool」→「New Tool」を選び、CData Connect AIを検索してOAuth認証で接続を作成するだけで追加できます。
他のAIエージェントからもJSONに接続できますか？
はい。同じCData Connect AIのリモートMCP Serverを使えば、Claude、ChatGPT、Difyなど他のAIエージェントからもJSONのデータに接続できます。

まとめ

CData Connect AIのリモートMCP Serverを使えば、ローカルへのインストールなしに、Microsoft Copilot StudioからJSONのデータへ3ステップで接続できます。設定後は、JSONデータの検索・集計といった「質問への回答」だけでなく、レコードの更新・削除を伴う「アクション実行」まで、同じ接続で対応できる点がこの構成の強みです。カスタムAPIの実装も不要です。なお、本手順は2026年8月時点のMicrosoft Copilot Studio UIで検証しています。UIは今後変更される可能性があるため、最新の設定情報についてはMicrosoftの公式ドキュメントも合わせてご確認ください。

JSONとAIエージェントの連携は、Microsoft Copilot Studio 以外にも広がっています。Claudeから接続したい場合はこちらの記事、Difyから接続する場合はこちらの記事をご参照ください。Goose CLIエージェントからの接続はこちら、OpenCodeからの接続はこちらで解説しています。そのほかのJSON連携記事はJSON連携記事一覧からまとめてご覧いただけます。

いかがでしたか？Microsoft Copilot Studio からJSON へのデータ接続が10分もかからずに完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14日間の無償トライアルでAI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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