OpenCode から MCP 経由で Sage 300 のデータをクエリする方法(CData Connect AI)

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
AI コーディングエージェント OpenCode から、CData Connect AI の Remote MCP Server を経由してSage 300 のデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

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Sage 300 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Sage 300 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 Sage 300 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Sage 300 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 Sage 300 への接続を設定

OpenCode から Sage 300 への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。OpenCode からSage 300 のデータを操作するために、まず Connect AI で Sage 300 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. Connect AI での接続の追加
  3. Add Connection パネルから Sage 300 を選択
  4. データソースの選択
  5. 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/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。
    接続の設定(Salesforce の例)
  6. 「Save & Test」をクリック
  7. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
  8. 権限の更新

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. 新しい PAT の作成
  5. 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

Sage 300 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Sage 300 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 OpenCode でプロジェクトディレクトリを開く
  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 での LLM プロバイダーとモデルの選択

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Sage 300 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 Sage 300 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Sage 300 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
    • Sage 300 で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Sage 300 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、Sage 300 のデータのリアルタイム結果を返します OpenCode からのリアルタイムデータのクエリ

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Sage 300 のデータを取得できるようになりました。

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