Kilo Code CLI と CData Connect AI 経由でリアルタイム OData データを連携

Kilo Code は、Kilo CLI を通じてターミナル上で動作するオープンソースの AI コーディングエージェントです。幅広い大規模言語モデル（LLM）プロバイダーに対応しており、設定ファイルから Model Context Protocol（MCP）を利用できます。外部ツールやデータソースを登録すれば、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできるようになります。

Kilo Code CLI を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、リアルタイムのOData servicesについて自然言語で Kilo に質問できるようになります。エージェントは Connect AI のツールを呼び出して、必要なデータを探し出して取得します。すべてのリクエストは Connect AI によって管理されるため、エージェントがアクセスできるのは認可されたソースだけです。

この記事では、Connect AI での OData 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Kilo Code CLI のインストール、LLM プロバイダーの接続、プロジェクト単位の設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、そしてリアルタイムのOData servicesについて Kilo に質問して連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Kilo Code 用に OData への接続を設定

Kilo Code から OData への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Kilo からOData servicesを操作するために、まず Connect AI で OData のコネクションを作成・設定していきましょう。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック

2. Add Connection パネルから OData を選択

3. OData に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   OData への接続

   OData に接続するには、Url を有効なOData サービスルートURI に設定する必要があります。 OData サービスにルートドキュメントがない場合、テーブルとして公開したい特定のエンティティをFeedURL に指定してください。

   OData への認証

   OData は、以下を経由する認証をサポートします。

   • HTTP
   • Kerberos
   • SharePoint Online
   • OAuth
   • Azure AD

   HTTP 認証スキーム

   HTTP で認証する場合は、次の表に従ってAuthScheme を設定します。

   Scheme	AuthScheme	その他の設定
   None	None	認証を必要としない場合に使用。
   Basic	Basic	User、Password
   NTLM	NTLM	User、Password
   Digest（サポートされている場合）	Digest	User、Password

   その他の認証方法の詳細は、ヘルプドキュメントの「接続の確立」セクションを参照してください。

   
4. 「Save & Test」をクリック
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Kilo Code から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
2. Settings ページで Personal Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

4. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

OData のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Kilo Code は Connect AI 経由でOData servicesに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Kilo Code CLI をインストールして LLM プロバイダーを接続

Kilo Code CLI は npm でインストールするため、お使いのマシンに Node.js と npm が必要です。インストール後、エージェントがプロンプトを解釈して MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを接続しましょう。

1. ターミナル（Windows では PowerShell または Windows Terminal、macOS ではターミナル）を開き、Node.js と npm がインストールされているか確認します：

   node --version
   npm --version

   注意：いずれかのコマンドが認識されない場合は、nodejs.org から最新の Node.js LTS 版をインストールし、ターミナルを開き直してください。

2. Kilo Code CLI をインストールします：

   npm install -g @kilocode/cli

3. インストールを確認したら、Kilo を起動します：

   kilo --version
   kilo

   
4. Kilo のプロンプトで /connect と入力し、Connect provider を選択
5. 一覧から LLM プロバイダーを選択します。この例では OpenAI / Codex を使用していますが、Kilo Gateway、Anthropic、Google など、サポートされている任意のプロバイダーを選択できます
6. 求められた場合は、プロバイダーの API キーを入力し、Enter キーを押して送信
7. Kilo で使用するモデルを選択します。この例では GPT-5.5 を選択しています

ステップ 3：Kilo に Connect AI MCP Server を追加

次に、プロジェクト専用の設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加します。プロジェクト単位の設定ファイルを使えば、Kilo のグローバル設定ディレクトリの場所を探す必要はありません。

1. 新しいプロジェクトフォルダを作成し、テキストエディタで新しい kilo.json ファイルを開きます。

   Windows（PowerShell）の場合：

   mkdir "$HOME\kilo-cdata-test"
   cd "$HOME\kilo-cdata-test"
   notepad kilo.json

   macOS（ターミナル）の場合：

   mkdir ~/kilo-cdata-test
   cd ~/kilo-cdata-test
   nano kilo.json

2. 以下の設定をファイルに貼り付けます：

   {
     "mcp": {
       "cdata-connect-ai": {
         "type": "remote",
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "enabled": true,
         "timeout": 15000,
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         }
       }
     }
   }

   注意：Kilo は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization の値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

3. ファイルを kilo.json として保存します。nano の場合は Ctrl+O、Enter の順に押して保存し、Ctrl+X で終了します

注意：この設定では認証情報をローカルファイルに保存します。このファイルを Git にコミットしたり、他の人と共有したりしないでください。長期的に運用する場合は、{env:CDATA_MCP_AUTH} のような環境変数の参照にも Kilo は対応しています。

ステップ 4：MCP 接続を確認

プロンプトを送信する前に、Kilo から Connect AI MCP Server にアクセスできることを確認しておきましょう。

1. 同じターミナルウィンドウで、以下を実行します：

   kilo mcp list

   cdata-connect-ai サーバーが connected として表示されていれば OK です
2. プロジェクトフォルダから Kilo を起動し、/mcps と入力して Enter キーを押す
3. cdata-connect-ai が connected かつ Enabled と表示されていることを確認します。有効になっていない場合は、Space キーを押してオンに切り替えてください

MCP サーバーの追加と有効化が完了したので、Kilo は Connect AI 経由でリアルタイムのOData servicesを扱える状態になりました。

ステップ 5：リアルタイムの OData services について Kilo に質問

連携設定が完了したら、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトで、Kilo からリアルタイムのOData servicesを操作してみましょう。

1. まずは、利用可能な MCP ツールを確認するプロンプトから始めます：
   • cdata-connect-ai MCP サーバーで利用可能なツールをすべて表示して
2. Kilo は、データの検出や取得のために Connect AI がエージェントに公開しているツール（search_context、getCatalogs、queryData など）を返します
3. 続いて、データについて質問してみましょう。例：
   • cdata-connect-ai MCP サーバーからカタログを一覧表示して
   • OData で利用できるデータは何？
   • OData services の最新レコードを要約して
   

これで Kilo Code CLI が Connect AI MCP Server を呼び出し、ターミナルから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのOData servicesを取得できるようになりました。

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