CursorからConnect AI経由でSage 300 にリアルタイムアクセス

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Cursor エディタからセキュアにSage 300 のデータにアクセスし、操作できるようにします。

Cursor は、AI を活用したコードエディタで、開発ワークフローに会話型やエージェント形式のアシスタンス機能を組み込んでいます。MCP（Model Context Protocol）ツールで Cursor を拡張することで、AI エージェントに API やデータベースなどの外部システムへのセキュアなアクセスを提供できます。

Cursor を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と統合すると、IDE にデータをコピーすることなく、エディタの AI がリアルタイムのSage 300 のデータにクエリ、分析、操作を実行できるようになります。これにより、Cursor から直接、ガバナンスされたエンタープライズデータとチャットできる開発体験が実現します。

この記事では、Connect AI での Sage 300 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor へのConnect AI の MCP Server の登録、そして AI チャットパネルを使用したリアルタイムSage 300 のデータの探索方法について説明します。

ステップ 1：Cursor 用の Sage 300 接続を設定

Cursor から Sage 300 への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Cursor からSage 300 のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Sage 300 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、次に Add Connection をクリック
    2. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから Sage 300 を選択
    3. データソースを選択
  3. Sage 300 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Sage 300 には、Sage 300 Web API で通信するための初期設定が必要となります。

    • Sage 300 のユーザー向けのセキュリティグループを設定します。Sage 300 のユーザーに、Security Groups の下にあるbSage 300 Web API オプションへのアクセスを付与します（各モジュール毎に必要です）。
    • /Online/Web と/Online/WebApi フォルダ内のweb.config ファイルを両方編集して、AllowWebApiAccessForAdmin のキーを true 設定します。webAPI アプリプールを再起動すると設定が反映されます。
    • ユーザーアクセスを設定したら、https://server/Sage300WebApi/ をクリックして、web API へのアクセスを確認してください。

    Basic 認証を使用してSage 300 へ認証します。

    Basic 認証を使用して接続する

    Sage 300 に認証するには、次のプロパティを入力してください。本製品はクッキーを使用して、Sage 300 が開いたセッションを再利用します。 そのため、資格情報はセッションを開く最初のリクエストでのみ使用されます。その後は、Sage 300 が返すクッキーを認証に使用します。

    • Url：Sage 300 をホストするサーバーのURL に設定します。Sage 300 Web API 用のURL を次のように作成してください。 {protocol}://{host-application-path}/v{version}/{tenant}/ 例えば、 http://localhost/Sage300WebApi/v1.0/-/ です。
    • User：アカウントのユーザー名に設定します。
    • Password：アカウントのパスワードに設定します。
    接続を設定（Salesforce の例）
  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
    6. 権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Cursor から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の 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. 新しい PAT を作成
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください

Sage 300 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から Connect AI 経由でSage 300 のデータに接続できます。

ステップ 2：Cursor で Connect AI を設定

次に、Connect AI を使用するように Cursor を設定します。Cursor はユーザー設定ディレクトリの mcp.json ファイルから MCP 設定を読み込み、登録されたサーバーを Tools & MCP 設定で公開します。設定が完了すると、Cursor の AI チャットで CData Connect AI が公開するツールを呼び出せるようになります。

  1. Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップフローを完了
  2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く Cursor の設定を開く
  3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリック Tools & MCP タブと Add Custom MCP
  4. Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます
  5. 以下の設定を追加します。ヘッダーに挿入する前に、email:PAT を Base64 エンコードしてください： 
    
{
  "mcpServers": {
    "cdata-mcp": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}
    CData MCP Server で mcp.json を設定
  6. ファイルを保存
  7. Settings に戻り、Tools & MCP を選択します。cdata-mcp が有効なインジケータとともに表示されていることを確認できます CData MCP Server が有効

ステップ 3：Cursor から CData Connect AI とチャット

  1. 上部バーから Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開く AI ペインを開く
  2. 「List connections」 と入力して接続をテスト
  3. 「QuerySage 300 のデータand list the high priority accounts」 のようなクエリも実行できます Connect AI からSage 300 のデータをクエリ

これで、Cursor と CData Connect AI MCP Server の統合が完了し、エディタから直接リアルタイムのSage 300 のデータを操作できるようになりました。

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