CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムSage 300 のデータにクエリ

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、Zed Editor からSage 300 のデータにセキュアにアクセスし、開発環境内で直接クエリを実行できます。

Zed は、速度とコラボレーションを重視して設計された高性能なオープンソースコードエディタです。組み込みの AI エージェントパネルは LLM を活用したインタラクションと MCP（Model Context Protocol）ツール連携をサポートしており、開発者はエディタから直接、外部データソースにリアルタイムでアクセスできます。

Zed の組み込み MCP（Model Context Protocol）Server を通じて CData Connect AI と連携すると、Zed の AI エージェントがリアルタイムでSage 300 のデータにセキュアにアクセスできるようになります。エディタを離れることなく、スキーマのクエリやレコードの取得、Sage 300 のデータの探索が可能です。カスタムの連携コードを書く必要もありません。

この記事では、Connect AI での Sage 300 接続の設定、Zed への CData MCP サーバーの登録、そして Zed のエージェントパネルからリアルタイムでSage 300 のデータにクエリする方法を解説します。

ステップ 1：Zed 用に Sage 300 への接続を設定

Zed から Sage 300 への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを介して実現します。まずは CData Connect AI で Sage 300 への接続を作成・設定しましょう。

  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 で接続を追加
  2. 接続を追加パネルから Sage 300 を選択
    3. データソースの選択
  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。
    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリック
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定
    6. アクセス許可の更新

Personal Access Token の追加

Zed から Connect AI への接続認証には、Personal Access Token（PAT）を使用します。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勧めします。

  1. Connect AI 画面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
  3. PAT にわかりやすい名前を入力し、Create をクリック
    4. 新しい PAT の作成
  4. 表示されたトークンをコピーして安全に保存してください。トークンは作成時にのみ表示されます

Sage 300 の接続設定と PAT の生成が完了しました。これで Zed から Connect AI を通じてSage 300 のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Zed で Connect AI を設定

続いて、Zed に CData Connect AI の MCP エンドポイントを登録して、組み込みの AI エージェントがライブデータツールを検出・呼び出せるようにしましょう。

  1. Zed をダウンロードしてインストール
  2. Ctrl + Shift + / を押すか、エディタ右下のスパークルアイコンをクリックしてエージェントパネルを開きます
  3. エージェントパネルで ...（toggle agent menu）をクリックし、ドロップダウンから Add Custom Server を選択 エージェントメニューからカスタム MCP サーバーを追加
  4. Configure Remote オプションを選択して CData の MCP を設定します
  5. Add MCP Server ダイアログが開き、リモートサーバーの設定テンプレートが表示されます。プレースホルダーの内容を以下の JSON に置き換えてください： 
    {
    "cdata": {
        "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
        "headers": {
            "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
        }
    }
}

    注意：Connect AI のメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、Base64 エンコードした文字列の先頭に Basic を付けます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ の場合、ヘッダー値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のようになります。

    CData Connect AI MCP サーバーの設定を貼り付け
  6. Add Server をクリックするか、Ctrl + Enter を押して MCP サーバーを登録

LLM プロバイダーの設定

Zed のエージェントが推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。エージェントがクエリを解釈し、Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出せるようにプロバイダーを設定しましょう。

  1. ...（toggle agent menu）をクリックし、Settings を選択
  2. LLM Providers で、使用するプロバイダー（Anthropic、OpenAI、Google AI など）を展開し、API キーを入力
  3. Model Context Protocol (MCP) Servers で、cdata が緑色のドットとともに表示され、トグルが有効になっていることを確認 Zed の Settings で CData MCP サーバーが有効であることを確認

MCP サーバーの登録と LLM プロバイダーの設定が完了しました。これで Zed のエージェントが Connect AI を通じてリアルタイムでSage 300 のデータにクエリできるようになりました。

ステップ 3：Zed エージェントからリアルタイムでSage 300 のデータにクエリ

連携の設定が完了したので、Zed のエージェントパネルから自然言語のプロンプトを使ってSage 300 のデータを探索してみましょう。

  1. Ctrl + Shift + / でエージェントパネルを開き、新しいスレッドを開始
  2. データを操作するプロンプトを入力します。例えば：
    • CData 接続のすべてのカタログを一覧表示して
    • Sage 300 の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Sage 300 のデータのテーブルから上位 5 件のレコードを取得して
  3. エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、Sage 300 のデータからリアルタイムの結果を返します Zed のエージェントパネルからリアルタイムデータをクエリ

これで、Zed のエージェントが CData Connect AI MCP サーバーと通信し、リモート MCP ツールを通じてエディタから直接リアルタイムのSage 300 のデータを取得できるようになりました。

CData Connect AI の入手

クラウドアプリケーションから 数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースに直接アクセスするには、CData Connect AI をぜひお試しください。 14日間の無償トライアルをはじめましょう。ご不明な点がございましたら、サポートチーム までお気軽にお問い合わせください。

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事