3ステップで実装：Devin×PostgreSQL MCP連携でリアルタイムデータ活用

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PostgreSQL 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、PostgreSQL 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PostgreSQL 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PostgreSQL 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PostgreSQL 接続を設定

Devin からPostgreSQL 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PostgreSQL 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. Add Connection パネルからPostgreSQL を選択します

3. PostgreSQL に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   PostgreSQL への接続には、Server、Port（デフォルトは5432）、Database、およびUser、Password のプロパティを設定します。Database プロパティが設定されない場合には、User のデフォルトデータベースに接続します。

   パスワード方式によるSSH 接続

   パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

   • User: PostgreSQL のユーザー
   • Password: PostgreSQL のパスワード
   • Database: PostgreSQL の接続先データベース
   • Server: PostgreSQL のサーバー
   • Port: PostgreSQL のポート
   • UserSSH: "true"
   • SSHAuthMode: "Password"
   • SSHPort: SSH のポート
   • SSHServer: SSH サーバー
   • SSHUser: SSH ユーザー
   • SSHPassword: SSH パスワード

   接続文字列形式では以下のようになります。

   User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=postgresql-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;

   公開鍵認証方式によるSSH 接続

   公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。

   • User: PostgreSQL のユーザ
   • Password: PostgreSQL のパスワード
   • Database: PostgreSQL の接続先データベース
   • Server: PostgreSQL のサーバー
   • Port: PostgreSQL のポート
   • UserSSH: "true"
   • SSHAuthMode: "Public_Key"
   • SSHClientCertType: キーストアの種類
   • SSHPort: SSH のポート
   • SSHServer: SSH サーバー
   • SSHUser: SSH ユーザー
   • SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス

   接続文字列形式では以下のようになります。

   User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=PostgreSQL-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHClientCertType=PEMKEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;

   
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

PostgreSQL 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてPostgreSQL 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. 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
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

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PostgreSQL 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PostgreSQL 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
   • PostgreSQL の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • PostgreSQL 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、PostgreSQL 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

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PostgreSQL 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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