Devin×PingOne のMCP連携を3ステップで実装

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
開発者向けにDevin×PingOne MCP連携を解説。3ステップでAIエージェントにPingOne 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PingOne 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、PingOne 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PingOne 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PingOne 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。

ステップ1：Devin 用のPingOne 接続を設定

Devin からPingOne 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PingOne 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PingOne を選択します
    3. データソースの選択
  3. PingOne に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。

    • Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
    • AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
    • WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。

    WorkerAppEnvironmentId の設定

    WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。

    はじめに、このプロパティの値を見つけます。

    1. 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
    2. OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
    3. 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
    4. リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
    5. Environment ID フィールドの値をコピーします。 以下の例に似たものになるはずです：
      WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'

    次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。

    AuthorizationServerURL の設定

    AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。

    OAuth でのPingOne への認証

    PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。

    • ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
    • ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
    • 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。

    OAuth（認可コードグラント）

    AuthScheme をOAuth に設定します。

    デスクトップアプリケーション

    OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ

    以下を設定して、接続してください。

    • InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
    • OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
    • OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
    • CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333

    接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。

    1. ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
    2. OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。

    ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。

    Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメント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

PingOne 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてPingOne 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PingOne 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PingOne 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
    • PingOne の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • PingOne 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、PingOne 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PingOne 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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