Trae からKlaviyo のデータにリアルタイムでアクセスする方法(CData Connect AI)
Trae は、使い慣れたエディターと Builder や SOLO などのエージェントモードを組み合わせた AI 対応の統合開発環境(IDE)です。Model Context Protocol(MCP) に対応しており、外部ツールやデータソースを追加すると、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。
Trae と CData Connect AI を組み込みの MCP Server 経由で連携させることで、Trae はガバナンスの効いたリアルタイムの Klaviyo のデータ にアクセスできるようになります。自然言語プロンプトを使って Klaviyo のデータ のカタログを一覧表示したり、スキーマを確認したり、レコードをクエリしたりでき、すべてのデータアクセスは許可されたデータソースに対して安全に実行されます。
この記事では、Connect AI で Klaviyo 接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Trae をインストールして Connect AI MCP Server を追加し、LLM モデルを設定した上で、Trae エージェントからリアルタイムの Klaviyo のデータ にクエリを実行して連携を検証する方法を説明します。
Step 1: Trae 向けに Klaviyo の接続を設定
Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して Klaviyo に接続します。Trae から Klaviyo のデータ を操作するには、まず Connect AI で Klaviyo 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルから Klaviyo を選択します。
-
Klaviyo への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Klaviyo に認証するには、API キーを取得します。API キーは「My Account」から生成・確認できます。
- 「Settings」>「API Keys」に移動します。
- 「Create API Key」をクリックします。
- API キーに名前を付け、必要なスコープを選択します。
CData 製品から接続するには、API Key に取得した Klaviyo API キーを設定してください。
OAuth 認証を使用する場合は、ヘルプドキュメントをご参照ください。
- 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。
Personal Access Token の追加
Personal Access Token(PAT)は、Trae から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御を細かく管理するために、連携ごとに個別の 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 を開きます。
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
- トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。再度表示されることはありません。
Klaviyo 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で Klaviyo のデータ に接続できるようになります。
Step 2: Trae をインストールして Connect AI MCP Server を設定
次に、Trae をインストールし、Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM モデルを設定します。設定が完了すると、エージェントは Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようになります。
- Trae IDE をダウンロードしてインストールし、アプリケーションを起動します。
-
画面左上のトグルを使用するか、Ctrl + Alt + \ を押して SOLO モードに切り替えます。
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Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。
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Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。
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Add Manually をクリックします。
-
Configure Manually ダイアログに以下の設定を貼り付けて Confirm をクリックします:
{ "mcpServers": { "cdata-connect-ai": { "type": "streamable-http", "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT" } } } }注意:Trae は Connect AI との認証に 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 の形式で結合し、Base64 エンコードした上で Basic を先頭に付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります:Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==
LLM モデルの設定
Trae がエージェントの推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM モデルが必要です。エージェントがプロンプトを解釈し、Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるようにモデルを追加します。
- Settings に戻り、Models を選択します。
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Add Model をクリックし、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して、モデルを選択し、API キーを入力して Add Model をクリックします。
MCP サーバーの追加と LLM モデルの設定が完了すると、Trae は Connect AI を通じてリアルタイムの Klaviyo のデータ にクエリを実行する準備が整います。
Step 3: Trae からリアルタイムの Klaviyo のデータ にクエリ
連携が完了したら、Trae エージェントを使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトを通じてリアルタイムの Klaviyo のデータ を操作します。
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チャットパネルで @ と入力し、Builder with MCP を選択します。Tools - MCP の下に cdata-connect-ai が表示されていることを確認します。
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データを操作するプロンプトを入力します。例:
- cdata-connect-ai のカタログを一覧表示して
- Klaviyo で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Klaviyo のデータ 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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Trae は Connect AI MCP Server を呼び出し、Klaviyo のデータ からリアルタイムの結果を返します。
この時点で、Trae エージェントは Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じて IDE から直接リアルタイムの Klaviyo のデータ を取得します。
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