CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの JSON データにアクセス
Cursor は、AI を活用したコードエディタで、開発ワークフローに会話型やエージェント形式のアシスタンス機能を組み込んでいます。MCP(Model Context Protocol)ツールで Cursor を拡張することで、AI エージェントに API やデータベースなどの外部システムへのセキュアなアクセスを提供できます。
Cursor を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と統合すると、IDE にデータをコピーすることなく、エディタの AI がリアルタイムのJSON servicesにクエリ、分析、操作を実行できるようになります。これにより、Cursor から直接、ガバナンスされたエンタープライズデータとチャットできる開発体験が実現します。
この記事では、Connect AI での JSON 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor へのConnect AI の MCP Server の登録、そして AI チャットパネルを使用したリアルタイムJSON servicesの探索方法について説明します。
ステップ 1:Cursor 用の JSON 接続を設定
Cursor から JSON への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Cursor からJSON servicesを操作するには、まず CData Connect AI で JSON 接続を作成・設定します。
- 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 JSON を選択
-
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。
- 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 を追加
Personal Access Token(PAT)は、Cursor から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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
- Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください
JSON 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から Connect AI 経由でJSON servicesに接続できます。
ステップ 2:Cursor で Connect AI を設定
次に、Connect AI を使用するように Cursor を設定します。Cursor はユーザー設定ディレクトリの mcp.json ファイルから MCP 設定を読み込み、登録されたサーバーを Tools & MCP 設定で公開します。設定が完了すると、Cursor の AI チャットで CData Connect AI が公開するツールを呼び出せるようになります。
- Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップフローを完了
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上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く
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左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリック
- Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます
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以下の設定を追加します。ヘッダーに挿入する前に、email:PAT を Base64 エンコードしてください:
{ "mcpServers": { "cdata-mcp": { "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT" } } } }
- ファイルを保存
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Settings に戻り、Tools & MCP を選択します。cdata-mcp が有効なインジケータとともに表示されていることを確認できます
ステップ 3:Cursor から CData Connect AI とチャット
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上部バーから Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開く
- 「List connections」 と入力して接続をテスト
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「QueryJSON servicesand list the high priority accounts」 のようなクエリも実行できます
これで、Cursor と CData Connect AI MCP Server の統合が完了し、エディタから直接リアルタイムのJSON servicesを操作できるようになりました。
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