次世代ターミナル Warp と Sage X3 Cloud を MCP で接続（CData Connect AI）

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
次世代ターミナル Warp から Sage X3 Cloud のデータを操作する手順を解説。CData Connect AI の Remote MCP Server で接続を設定し、Warp Agent にリアルタイムの Sage X3 Cloud のデータを自然言語で操作させます。

Warp は、モダンなターミナルと AI エージェントを組み合わせたエージェント型の開発環境です。大規模言語モデル（LLM）との対話や Model Context Protocol（MCP） サーバーとの連携に対応しているため、ターミナルを離れることなく、エージェントから外部のリアルタイムデータソースにアクセスできます。

Warp 組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Warp Agent はガバナンスの効いたリアルタイムの Sage X3 Cloud のデータにアクセスできるようになります。連携用のコードを書かなくても、Sage X3 Cloud のデータの探索や自然言語での質問、レコードの操作ができます。

この記事では、Connect AI での Sage X3 Cloud 接続の設定、Warp での CData MCP Server の設定、Warp Agent からリアルタイムの Sage X3 Cloud のデータを操作する方法の3点をご紹介します。

ステップ 1：Warp 用に Sage X3 Cloud への接続を設定

Warp 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。Warp 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、Warp から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御をきめ細かく保つため、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 Warp 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：Warp で Connect AI を設定

続いて、Warp で Warp Agent を有効にし、LLM プロバイダーと Connect AI の MCP エンドポイントを設定します。これで、エージェントが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. Warp をダウンロード・インストールし、Warp アカウントにサインアップまたはログインします
  2. ウィンドウ左上の Tabs panel アイコンをクリックするか、Ctrl + Shift + B を押します Warp で Tabs panel を開く
  3. Settings をクリックして Agents を展開し、Warp Agent を選択して Warp Agent のトグルをオンにします Settings で Warp Agent を有効化

LLM プロバイダーの設定

Warp Agent がプロンプトを解釈し、どの MCP ツールを呼び出すかを判断するには、LLM プロバイダーが必要です。お好みのプロバイダーの API キーを追加しましょう。

  1. 同じ Warp Agent ページで、Custom Inference セクションまでスクロールします
  2. 使用する LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）の API キーを入力します Custom Inference で LLM の API キーを追加

Connect AI MCP Server の追加

  1. Agents の下にある MCP servers をクリックし、 Add をクリック Warp で新しい MCP サーバーを追加
  2. Add New MCP Server エディターに、以下の JSON 設定を貼り付けます： 
    {
  "mcpServers": {
    "CData_Connect_AI": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}

    注意：Connect AI のユーザーメールアドレスと 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...XYZ の場合、ヘッダーの値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のような値になります

    Connect AI MCP Server の設定
  3. Save をクリックして MCP サーバーを追加
  4. My MCPs に CData_Connect_AI が表示され、トグルが有効になっていてツールが利用可能な状態であることを確認します Warp で Connect AI MCP Server が有効になっていることを確認

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、Warp Agent は Connect AI 経由でリアルタイムの Sage X3 Cloud のデータを操作できる状態になりました。

ステップ 3：Warp Agent からリアルタイムの Sage X3 Cloud のデータを操作

それでは、Warp Agent で自然言語のプロンプトを使って、リアルタイムの Sage X3 Cloud のデータを探索してみましょう。

  1. 左ナビゲーションバーの アイコンをクリックし、Agent を選択 Warp で新しいエージェントの会話を開始
  2. データを操作するプロンプトを入力します。例：
    • CData_Connect_AI の MCP 接続で利用可能なデータソースを一覧表示して
    • Sage X3 Cloud で探索できる内容を教えて
    • Sage X3 Cloud のデータから最新のレコードを 5 件取得して
    Warp Agent にプロンプトを入力
  3. エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Sage X3 Cloud のデータをリアルタイムで取得して返します Warp Agent からリアルタイムデータを操作

これで Warp Agent が Connect AI MCP Server を呼び出し、Remote MCP ツールを通じてリアルタイムの Sage X3 Cloud のデータを操作できるようになりました。ここまでの操作はすべてターミナル上で完結します。

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