OpenCode から MCP 経由で Sage X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud への接続を設定

OpenCode から Sage X3 Cloud 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 X3 Cloud のデータを操作するために、まず Connect AI で Sage X3 Cloud 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
  2. Add Connection パネルから Sage X3 Cloud を選択
    3. データソースの選択
  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、ユーザーベースの権限を更新
    6. 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
  4. 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Sage X3 Cloud 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 X3 Cloud 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 X3 Cloud のデータを取得できるようになりました。

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