OpenCode から MCP 経由で JSON のデータをクエリする方法(CData Connect AI)
OpenCode は、幅広い LLM プロバイダーに対応するオープンソースの AI コーディングエージェントです。Model Context Protocol(MCP)をサポートしており、設定ファイルでローカルまたはリモートの MCP サーバーを構成できます。これにより外部ツールやデータソースを追加し、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。
OpenCode を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、OpenCode はガバナンスの効いたリアルタイムのJSON servicesへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでJSON servicesのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認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 での JSON 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、OpenCode のインストール、プロジェクト設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、LLM プロバイダーの設定、そして OpenCode からリアルタイムJSON servicesをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。
ステップ 1:OpenCode 用に JSON への接続を設定
OpenCode から JSON への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。OpenCode からJSON servicesを操作するために、まず Connect AI で JSON 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 JSON を選択
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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 の追加
Personal Access Token(PAT)は、OpenCode 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
JSON のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで OpenCode は Connect AI 経由でJSON servicesに接続する準備が整いました。
ステップ 2:OpenCode のインストールと Connect AI MCP Server の設定
次に OpenCode をインストールし、プロジェクト設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM プロバイダーを設定します。これにより、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。
- 公式のインストールガイドに従って OpenCode をダウンロード・インストールします
- プロジェクト用の新しいフォルダを作成するか、既存のプロジェクトディレクトリを開きます
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そのディレクトリのルートに opencode.json という名前のファイルを作成し、以下の設定を貼り付けます:
{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "cdata-connect-ai": { "type": "remote", "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "enabled": true, "oauth": false, "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT" }, "timeout": 30000 } } }注意:OpenCode 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先ほど作成した 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。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります
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OpenCode でプロジェクトディレクトリを開きます。プロジェクトドロップダウンから選択するか、Add project をクリックして opencode.json を含むフォルダを指定します
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エージェントがプロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを設定します。モデルセレクター(Ctrl + ')を開き、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して API キーを入力します
opencode.json への MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、OpenCode は Connect AI 経由でリアルタイムJSON servicesをクエリできる状態になりました。
ステップ 3:OpenCode からリアルタイム JSON services をクエリ
連携設定が完了したら、OpenCode から、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムJSON servicesを操作してみましょう。
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新しいセッションで、チャット入力欄にプロンプトを入力します。例:
- cdata-connect-ai のツールを使ってすべてのカタログを一覧表示して
- JSON で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- JSON 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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OpenCode が Connect AI MCP Server を呼び出し、JSON servicesのリアルタイム結果を返します
これで OpenCode が Connect AI MCP Server と通信し、AI コーディングエージェントから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムJSON servicesを取得できるようになりました。
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