Trae からNetSuite 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 NetSuite 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 NetSuite 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 NetSuite 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 NetSuite 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 NetSuite の接続を設定

Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して NetSuite に接続します。Trae から NetSuite のデータ を操作するには、まず Connect AI で NetSuite 接続を作成・設定します。

1. 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。

2. Add Connection パネルから NetSuite を選択します。

3. NetSuite への接続に必要な認証プロパティを入力します。

   NetSuiteへの接続

   NetSuite では、2種類のAPI でデータにアクセスできます。どちらのAPI を使用するかは、Schema 接続プロパティで以下のいずれかを選択して指定してください。

   • SuiteTalk は、NetSuite との通信に使用されるSOAP ベースの従来から提供されているサービスです。幅広いエンティティをサポートし、INSERT / UPDATE / DELETE の操作も対応しています。ただし、SuiteQL API と比べるとデータの取得速度が劣ります。また、サーバーサイドでのJOIN に対応していないため、これらの処理はCData 製品がクライアントサイドで実行します。
   • SuiteQL は、より新しいAPI です。JOIN、GROUP BY、集計、カラムフィルタリングをサーバーサイドで処理できるため、SuiteTalk よりもはるかに高速にデータを取得できます。ただし、NetSuite データへのアクセスは読み取り専用となります。

   データの取得のみが目的でしたらSuiteQL をお勧めします。データの取得と変更の両方が必要な場合は、SuiteTalk をお選びください。

   NetSuite への認証

   CData 製品では、以下の認証方式がご利用いただけます。

   • トークンベース認証（TBA）はOAuth1.0に似た仕組みです。2020.2以降のSuiteTalk とSuiteQL の両方で利用できます。
   • OAuth 2.0 認証（OAuth 2.0 認可コードグラントフロー）は、SuiteQL でのみご利用いただけます。
   • OAuth JWT 認証は、OAuth2.0 クライアント認証フローの一つで、クライアント認証情報を含むJWT を使用してNetSuite データへのアクセスを要求します。

   トークンベース認証（OAuth1.0）

   トークンベース認証（TBA）は、基本的にOAuth 1.0 の仕組みです。この認証方式はSuiteTalk とSuiteQL の両方でサポートされています。管理者権限をお持ちの方がNetSuite UI 内でOAuthClientId、OAuthClientSecret、OAuthAccessToken、OAuthAccessTokenSecret を直接作成することで設定できます。 NetSuite UI でのトークン作成手順については、ヘルプドキュメントの「はじめに」セクションをご参照ください。

   アクセストークンを作成したら、以下の接続プロパティを設定して接続してみましょう。

   • AuthScheme = Token
   • AccountId = 接続先のアカウント
   • OAuthClientId = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーキー
   • OAuthClientSecret = アプリケーション作成時に表示されるコンシューマーシークレット
   • OAuthAccessToken = アクセストークン作成時のトークンID
   • OAuthAccessTokenSecret = アクセストークン作成時のトークンシークレット

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。

   
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。

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。

1. 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。
2. 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。
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします。

4. 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。

NetSuite 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で NetSuite 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。

1. 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。
2. 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。
3. Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。
4. Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。
5. Add Manually をクリックします。
6. 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。

1. Settings に戻り、Models を選択します。
2. 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 NetSuite 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 NetSuite 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 NetSuite のデータ を操作します。

1. 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。
2. 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
   • NetSuite で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • NetSuite 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
3. Trae は Connect AI MCP Server を呼び出し、NetSuite 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 NetSuite のデータ を取得します。

CData Connect AI を入手

クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL データソースに直接アクセスするには、CData Connect AI をぜひお試しください。 14日間の無料トライアルをダウンロードいただけます。ご不明な点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。