3ステップで実装：Devin×Microsoft Teams MCP連携でリアルタイムデータ活用

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
開発者向けにDevin×Microsoft Teams MCP連携を解説。3ステップでAIエージェントにMicrosoft Teams のデータへのリアルタイムアクセスを付与。無料トライアルで試す。

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Microsoft Teams 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、Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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Microsoft Teams 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。

Microsoft Teams とのデータ連携について

CData を使えば、Microsoft Teams のチーム・チャネル・チャット・メンバー情報に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。

  • Teams / Channels / Chats / ChatMessages / Users / Groups / GroupMembers といったテーブル・ビューへのSELECTアクセス
  • SendMessage ストアドプロシージャによるチャネルへのメッセージ送信（ContentTypeでtext/html切り替え、Mentionでユーザーへのメンション付与）
  • SendChatMessage によるチャット送信、ChannelsテーブルへのINSERTによるチャネルの作成（更新・削除はDML未対応）

チャネル操作にはチームID・チャネルIDの両方が必要です。Teams画面の「チャネルへのリンクを取得」から得られるURL文字列（channel/の後がチャネルID、groupId=の後がチームID）から取得するか、ChannelsとTeamsをJOINしたSQLで一覧取得できます。

TeamsのAPI基盤であるMicrosoft Graph APIには秒あたりのリクエスト上限があるため、多数のチャネルを短時間に走査する使い方では429エラーが返ることがあります。全チャネル横断の集計などは、WHERE句で対象チームやチャネルを絞って実行するのが安全です。

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ステップ1：Devin 用のMicrosoft Teams 接続を設定

Devin からMicrosoft Teams 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Microsoft Teams 接続を作成し、設定を行いましょう。

  1. 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
    2. Connect AI での接続追加
  2. Add Connection パネルからMicrosoft Teams を選択します
    3. データソースの選択
  3. Microsoft Teams に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    組み込みのOAuth 接続を使ってMS Teams に接続できます。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、CData 製品にアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。詳細はヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリックします
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
    6. 権限の更新

Microsoft Teams 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてMicrosoft Teams 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。

  1. 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
  2. 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
    3. Devin でMCP サーバーを表示してCData Connect AI を検索
  3. 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 Devin へのConnect AI MCP サーバーのインストール
  4. 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 Devin でのConnect AI MCP ツールの確認

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Microsoft Teams 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Microsoft Teams のデータと対話してみましょう。

  1. Devin のホームページから新しいセッションを開始します
  2. 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
    • Microsoft Teams の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Microsoft Teams のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
  3. Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Microsoft Teams 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 Devin のセッションからリアルタイムデータをクエリ

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Microsoft Teams 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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