Trae からPingOne 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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne の接続を設定

Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して PingOne に接続します。Trae から PingOne のデータ を操作するには、まず Connect AI で PingOne 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 PingOne を選択します。

3. PingOne への接続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。

PingOne 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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 PingOne 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
   • PingOne で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • PingOne 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、PingOne 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 PingOne のデータ を取得します。

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