3ステップで実装：Devin×Kintone MCP連携でリアルタイムデータ活用
Devin は、Cognition が開発したAI ソフトウェアエンジニアです。自律的なセッションの中で、コードの計画から記述、テストまでを一貫して行います。組み込みのMCP マーケットプレイスを通じてMCP（Model Context Protocol）に対応しているのも特徴です。リモートMCP サーバーを追加するだけで、外部ツールやリアルタイムのデータソースへのアクセスをDevin に与えられます。
CData Connect AI と連携させれば、Devin は組み込みのMCP サーバーを通じてガバナンスされた状態でKintone のデータにリアルタイムにアクセスできます。自然言語のプロンプトを送るだけで、カタログの一覧表示やスキーマの探索、Kintone のデータのレコードへのクエリが行えます。データアクセスは常に、許可されたデータソースに対してのみセキュアに実行される仕組みです。
本記事では、Connect AI でKintone の接続を設定する方法から解説します。続けて、Devin のMCP マーケットプレイスからCData Connect AI MCP サーバーをインストールし、Devin のセッションからKintone のデータにクエリを実行して連携を確認するところまでを紹介します。
Kintone とのデータ連携について
CData を使えば、kintone の各アプリのレコード・添付ファイル・権限設定・プロセス管理にSQLでアクセスして業務システムと連携が可能に。主に次のような用途で活用いただいてます。
- 各kintoneアプリをテーブルとして扱い、SELECT / INSERT / UPDATEでレコードを操作（フィールド構成の変更にも動的に追従）
- テーブル型フィールドをサブテーブルとしてモデル化、レコードコメントの取得・投稿
- アプリ横断のJOINクエリ（kintone本来のAPIでは複数アプリの結合はできませんが、CData Connect AI経由では可能）
- UploadFile / DownloadFile による添付ファイル操作、CreateApp / DeployApps によるアプリの作成・展開
- 認証方式はPassword・Basic・APIトークン・OAuthに対応。Connect AIでは「Per User Authentication」も選択でき、AIエージェントの操作をkintone上のユーザー権限内に制限できます
kintoneのREST APIには取得件数やoffsetの上限がありますが、CDataドライバがページングを内部で処理するため利用者はこうしたAPIの制約を意識せずSQLで問い合わせできます。案件管理・日報・請求書処理など現場部門が内製した業務アプリのデータを、そのまま分析・自動化・AI連携につなげられるのがkintone連携の特長です。
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ステップ1：Devin 用のKintone 接続を設定
Devin からKintone へは、CData Connect AI のリモートMCP サーバー経由で接続します。まずはCData Connect AI でKintone 接続を作成し、設定を行いましょう。
- 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Kintone を選択します
-
Kintone に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Kintone 接続プロパティの設定方法
それでは、Kintone に接続していきましょう。接続するには、以下の接続プロパティを設定します。
- URL：Kintone のアクセスURL（例：https://yoursitename.cybozu.com または https://yoursitename.kintone.com）
- User：アカウントのユーザー名
- Password：アカウントのパスワード
- AuthScheme：「Password」を指定
パスワード認証の代わりにAPI トークン認証をご利用になる場合は、ヘルプドキュメントの「接続の設定」セクションをご確認ください。
Basic 認証の設定
続いて、ご利用のKintone ドメインでBasic 認証を有効にしている場合は、接続プロパティの「詳細」設定で以下の項目を追加設定してください。
- BasicAuthUser：Basic 認証のユーザー名
- BasicAuthPassword：Basic 認証のパスワード
クライアント証明書認証の設定
Basic 認証の代わりにクライアント証明書による認証をご利用になる場合は、以下の項目を設定してください。
- SSLClientCert：クライアント証明書のパス
- SSLClientCertType：証明書の種類
- SSLClientCertSubject：証明書のサブジェクト
- SSLClientCertPassword：証明書のパスワード
- 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
Kintone 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてKintone のデータに接続できるようになりました。
ステップ2：Devin にConnect AI MCP サーバーをインストール
次に、Devin のMCP サーバー一覧からCData Connect AI MCP サーバーをインストールします。これにより、セッションからConnect AI を通じてリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。
注：Devin でMCP サーバーをインストールするには、Manage MCP Servers の権限が必要です。この権限がない場合は、Suggest オプションを使用するか、組織の管理者に問い合わせてください。
- Devin にログインし、Settings のConnections に移動して、MCP servers タブを選択します
- マーケットプレイスでCData Connect AI を検索し、検証済み（verified）のリスティングを選択します
-
Install and enable をクリックします。プロンプトが表示されたら、OAuth フローを完了してConnect AI アカウントで認証します
-
インストールが完了したら、Enable in sessions トグルがオンになっていることを確認してTest tools をクリックします。Devin が接続を検証し、getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData など、利用可能なConnect AI のツールが一覧表示されます
MCP サーバーのインストールと有効化が完了すると、ワークスペース内のすべてのDevin セッションでConnect AI のツールが利用できるようになります。
ステップ3：Devin からKintone のデータをリアルタイムでクエリ
連携の設定が完了したら、Devin のセッションを開始して、自然言語のプロンプトでKintone のデータと対話してみましょう。
- Devin のホームページから新しいセッションを開始します
-
セッションのプロンプトで、Connect AI のデータを扱うようDevin に依頼します。例えば：
- CData Connect AI の接続を一覧表示して
- Kintone の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Kintone のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
-
Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Kintone のデータのリアルタイムな結果をセッション内に直接返します。ツールの呼び出し、入力、出力はProgress パネルで確認できます
これでDevin はConnect AI MCP サーバーと通信し、リモートMCP ツールを通じてセッションから直接Kintone のデータをリアルタイムで取得できるようになりました。データの探索、データを活用した機能開発、エンジニアリング業務の自動化など、幅広い用途で活用できます。
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