CursorからConnect AI経由でSage X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 接続を設定

Cursor から Sage X3 Cloud 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 X3 Cloud のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Sage X3 Cloud 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 X3 Cloud を選択
    3. データソースを選択
  3. Sage X3 Cloud 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 X3 Cloud では OAuth 2.0 の Client Credentials フローを使用し、API へのアクセスには X-API-Key も必要です。AuthScheme を OAuth に設定し、以下の接続プロパティを指定します。

    • URL：Sage X3 Cloud インスタンスのベース URL。
    • OAuthAccessTokenUrl：OAuth トークンエンドポイント（例：https://your-auth-domain/oauth/token）。
    • OAuthClientId：OAuth アプリケーションのクライアント ID。
    • OAuthClientSecret：OAuth アプリケーションのクライアントシークレット。
    • Audience：トークンリクエストで使用する API の Audience 値。
    • XAPIKey：Sage X3 Cloud の管理者から提供された X-API-Key。
    • Folder：Sage X3 のフォルダ名（例：SEED）。このフォルダがデフォルトのスキーマとして使用されます。
    • Folders（オプション）：Sage X3 フォルダのカンマ区切りリスト（例：SEED,PERF）。各フォルダが個別のスキーマとして公開されるため、Schema.Table 構文でフォルダをまたいだクエリを実行できます。

    ドライバーは Client Credentials フローでアクセストークンを取得し、すべての API リクエストで X-API-Key とあわせて送信します。InitiateOAuth を GETANDREFRESH（デフォルト）に設定しておけば、トークンの取得と更新は自動で行われます。

    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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud のデータを操作できるようになりました。

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