KiroでSage 300 に連携するアプリを構築（Connect AI）

Kiro は、AWS が提供するエージェント型の AI IDE です。仕様（スペック）駆動でソフトウェア開発を進めるアプローチを採用しており、自然言語のプロンプトを詳細な仕様に落とし込み、そこから動作するコード、テスト、ドキュメントまでを生成します。デスクトップ IDE と CLI のいずれでも利用でき、すべてのプランでリモート MCP サーバーをネイティブにサポートしているため、エージェントは開発を進めながら企業システムからリアルタイムのコンテキストを取得できます。

MCP（Model Context Protocol）を介して Kiro を CData Connect AI と連携させると、Kiro のエージェントはあらゆるコーディングセッションの中で、リアルタイムのSage 300 のデータに対するクエリ、分析、操作を直接実行できるようになります。認証、セキュリティ、クエリの最適化は Connect AI が引き受け、仕様の生成やコードの記述、タスクの実行は Kiro が担うため、開発者はインテリジェントなアプリケーションの構築に専念できます。

この記事では、Connect AI での Sage 300 接続の設定、必要な認証情報の生成、Kiro への Connect AI MCP Server の登録、そしてコーディングセッション中にエージェントがリアルタイムのSage 300 のデータを正しく扱えることを確認するまでの手順を説明します。

前提条件

• Kiro アカウント
• CData Connect AI アカウント
• 有効な認証情報を持つ Sage 300 アカウント

ステップ 1：Kiro 用の Sage 300 接続を設定

Kiro から Sage 300 への接続は、Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Kiro のエージェントセッションからSage 300 のデータを操作するには、まず 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. Add Connection パネルから Sage 300 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。
   

   Save & Test をクリック

4. Add Sage 300 Connection ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Kiro 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（例：Kiro MCP）を付けて Create をクリック

Sage 300 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Kiro 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：Kiro に CData Connect AI MCP Server を登録

Kiro は、mcp.json という設定ファイルに登録された MCP サーバーを通じて外部のデータソースに接続します。このステップでは、そのファイルを開いて Connect AI のサーバー情報を追加し、接続を確認します。

1. プロジェクトフォルダを開きます。Kiro のエージェント機能は、プロジェクトが開かれていないと有効になりません。Kiro を起動したら、Getting started 画面で Open a project をクリックします（左側の Explorer パネルにある Open Folder からでも構いません）。既存のフォルダでも新規に作成した空のフォルダでも問題ありません。開いた状態になっていることが重要です。
2. MCP 設定ファイルを開きます。Ctrl + Shift + P（Windows）または Cmd + Shift + P（Mac）を押してコマンドパレットを開きます。MCP と入力し、Kiro: Open user MCP config (JSON) を選択すると、Kiro に MCP サーバーを登録するための mcp.json ファイルが開きます。
3. Base64 の認証情報を生成します。Kiro は、メールアドレスと PAT を 1 つの Base64 文字列にまとめてエンコードしたもので Connect AI に認証します。ターミナルを開き、お使いの OS に合わせて以下のコマンドを実行してください。[email protected] は Connect AI のログインに使用するメールアドレスに、YourPAT はステップ 1 で作成した PAT に置き換えます。

   Windows（PowerShell）の場合

   [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes("[email protected]:YourPAT"))

   Mac/Linux（ターミナル）の場合

   echo -n "[email protected]:YourPAT" | base64

   出力された文字列をコピーしておきます。次のステップで設定ファイルに貼り付けます。

4. Connect AI サーバーを mcp.json に追加します。以下のブロックを mcp.json ファイルに貼り付け、your_base64_string を前のステップでコピーした文字列に置き換えてください。

   {
     "mcpServers": {
       "cdata-connect-ai": {
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_string"
         }
       }
     }
   }    

   
5. ファイルを保存します。Ctrl + S（Windows）または Cmd + S（Mac）を押します。Kiro は mcp.json の変更を自動的に読み込むため、再起動は必要ありません。
6. 接続を確認します。左側のサイドバーにあるゴーストアイコンをクリックして Kiro パネルを開きます。MCP SERVERS の下に cdata-connect-ai が緑色の接続済みインジケータとともに表示されていれば成功です。Kiro のチャットパネルで次のように入力して確認することもできます。

   Connect AI で利用可能な接続をすべて一覧表示して。

   レスポンスに Sage 300 接続が表示されれば、MCP サーバーは正しく設定されています。これでリアルタイムデータへのクエリを始められます。

   

ステップ 3：Kiro からリアルタイムの Sage 300 のデータ をクエリ

MCP サーバーの登録と動作確認が完了すると、Kiro のエージェントはどのセッションからでもリアルタイムのSage 300 のデータに直接アクセスできます。Kiro のチャットパネルを開き、以下のプロンプトでデータを操作してみましょう。

この連携では、以下の Connect AI MCP ツールが順に呼び出されます。

Kiro のチャットパネルを開き、以下のようなプロンプトでSage 300 のデータを操作してみてください。

• 「Sage 300 接続ではどのテーブルが利用できますか？」
• 「Sage 300 のデータから売上高の大きい順に上位のレコードを表示して」
• 「アクティブなSage 300 のデータとその現在のステータスを一覧表示して」
• 「今四半期のSage 300 のデータのアクティビティを要約して」

Kiro は CData の接続をすべて自動的に検出し、最も関連性の高い接続を選択したうえでスキーマを把握し、適切な SQL クエリを生成・実行して、リアルタイムの結果をそのままチャットに返します。

Kiro と CData でリアルタイムにデータを活用するアプリケーションを構築

Kiro と CData Connect AI を組み合わせると、自然言語のプロンプトだけで企業システムのリアルタイムデータを操作できるようになります。ETL パイプラインもデータ同期ジョブも、独自の連携ロジックを組む必要もありません。運用の負担を抑えながらガバナンスを強化でき、AI エージェントからより速く、より根拠のある回答を得られます。

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