OpenCode から MCP 経由で PingOne のデータをクエリする方法（CData Connect AI）

OpenCode は、幅広い LLM プロバイダーに対応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。Model Context Protocol（MCP）をサポートしており、設定ファイルでローカルまたはリモートの MCP サーバーを構成できます。これにより外部ツールやデータソースを追加し、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。

OpenCode を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、OpenCode はガバナンスの効いたリアルタイムのPingOne のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでPingOne のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI での PingOne 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、OpenCode のインストール、プロジェクト設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、LLM プロバイダーの設定、そして OpenCode からリアルタイムPingOne のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：OpenCode 用に PingOne への接続を設定

OpenCode から PingOne への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。OpenCode からPingOne のデータを操作するために、まず Connect AI で PingOne 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 PingOne を選択

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。

   
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、OpenCode 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 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

PingOne のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで OpenCode は Connect AI 経由でPingOne のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：OpenCode のインストールと Connect AI MCP Server の設定

次に OpenCode をインストールし、プロジェクト設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM プロバイダーを設定します。これにより、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

1. 公式のインストールガイドに従って OpenCode をダウンロード・インストールします
2. プロジェクト用の新しいフォルダを作成するか、既存のプロジェクトディレクトリを開きます
3. そのディレクトリのルートに opencode.json という名前のファイルを作成し、以下の設定を貼り付けます：

   {
     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
     "mcp": {
       "cdata-connect-ai": {
         "type": "remote",
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "enabled": true,
         "oauth": false,
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         },
         "timeout": 30000
       }
     }
   }
   		

   注意：OpenCode 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先ほど作成した 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 ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

4. OpenCode でプロジェクトディレクトリを開きます。プロジェクトドロップダウンから選択するか、Add project をクリックして opencode.json を含むフォルダを指定します
5. エージェントがプロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを設定します。モデルセレクター（Ctrl + '）を開き、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して API キーを入力します

opencode.json への MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、OpenCode は Connect AI 経由でリアルタイムPingOne のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3：OpenCode からリアルタイム PingOne のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、OpenCode から、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムPingOne のデータを操作してみましょう。

1. 新しいセッションで、チャット入力欄にプロンプトを入力します。例：
   • cdata-connect-ai のツールを使ってすべてのカタログを一覧表示して
   • PingOne で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 件のレコードをクエリして
2. OpenCode が Connect AI MCP Server を呼び出し、PingOne のデータのリアルタイム結果を返します

これで OpenCode が Connect AI MCP Server と通信し、AI コーディングエージェントから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムPingOne のデータを取得できるようになりました。

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いかがでしたか？OpenCode から PingOne へのデータ連携が思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、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 ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明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。