【MCP】Miro × Claude Desktop 連携ガイド | AI でデータを徹底活用
Model Context Protocol(MCP)は、LLM(大規模言語モデル)を外部サービスやデータソースにつなぐためのオープンスタンダードです。MCP Serverを使えば、Claude をはじめとするAI クライアントはJira チケットの作成、 Slack への投稿、GitHub ブランチへのコミットなど、各種SaaS に固有なさまざまなアクションを実行できます。この記事でも紹介するとおり、業務システムのデータにアクセスすることでかなり高度なデータ分析でもAI に「お願い」するだけで完了できます。
本記事では、CData Miro MCP Server のインストール手順、 Miro への接続設定、さらにClaude Desktop 上でデータについて質問する方法までを、ステップバイステップで解説します。ぜひ皆さんのAI 活用にお役立てください。
事前準備
本記事の手順を実行するには、以下の準備が必要となります。- Claude アカウントの取得
- Claude Desktop のインストール
ステップ1:CData MCP Server のダウンロードとインストール
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まずはCData のMCP ページ
にアクセスして、CData Miro MCP Server をダウンロードします。
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ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
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画面の指示に従ってインストールを完了させます。
インストールが完了したら、Miro への接続設定を行います。
ステップ2:Miro への接続を設定
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インストールが完了すると、CData MCP Server 設定ウィザードが自動的に起動します。
ウィザードが自動起動しない場合は、Windows の検索バーで「CData MCP Server」を検索して、 アプリをダブルクリックしてください。
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「MCP Configuration」の「Configuration Name」ドロップダウンから
「new configuration...」を選択します。
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構成名を入力(cdatamiro など)し、「OK」をクリックします。
この名前はMCP Server名、およびサーバーが提供するツールの プレフィックスとして使用されます。
- それでは、Miro との接続を設定していきましょう。
- Miro アカウントにログインします
- Settings > Your apps に移動します
- 「Create new app」をクリックするか、既存のアプリを選択します
- 必要な権限を設定します(例:boards:read、teams:read)
- アプリをインストールしてアクセストークンを生成します
- 生成されたアクセストークンをコピーします(一度しか表示されません)
- AuthScheme:APIKey に設定します。
- APIKey:アクセストークンに設定します。
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最後に「Save Configuration」をクリックして構成を保存します。
構成内容は別ファイルとして保存され、Claude Desktop の設定ファイル(claude_desktop_config.json)も更新されます。そのため、 Claude Desktop 起動時にCData MCP Server も自動で起動します。
API キー認証の設定
Miro は、アクセストークンを使った API キー認証を使用します。アクセストークンを生成するには、以下のステップで進めます:
アクセストークンを取得したら、以下の接続プロパティを設定します:
Miro への接続
認証を設定すると、Miro に接続して、Boards、Items、Teams、Organizations などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。
CData MCP Server の設定が完了したら、Claude からMiro のデータについて質問できるようになります。
ステップ3:Miro のデータについてAI に聞いてみる
CData MCP Server をインストールし、接続設定が終わったら、Claude Desktop からMiro データを分析・操作できます。
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Claude Desktop を起動します。MCP Serverの起動には少し時間がかかる場合がありますが、
起動後はClaude のインターフェースに利用可能なツールが表示されます(プロンプトバーの下の設定アイコンを確認してください)。
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あとは、Claude にMiro 内のデータについて自由に質問できます!Miro 内のデータについて知りたいことをなんでも聞いてみましょう。
CData MCP Server が提供するテーブル形式とデータベースツールにより、LLM は容易にデータの探索と分析を実施できます。
AI を業務データにつなげて、業務を圧倒的に効率化!
このように、CData MCP Servers を使えばノーコードで簡単にLLM をMiro と連携してデータを活用できます。
さらに、CData が提供する20種類以上のSaaS / DB / DWH 向けMCP Server と組み合わせれば、複数の業務システムのデータをAI に連携することもできます。
まずはMCP Server を無料でダウンロードしてお試しください。