Trae からSAP SuccessFactors のデータにリアルタイムでアクセスする方法(CData Connect AI)
Trae は、使い慣れたエディターと Builder や SOLO などのエージェントモードを組み合わせた AI 対応の統合開発環境(IDE)です。Model Context Protocol(MCP) に対応しており、外部ツールやデータソースを追加すると、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。
Trae と CData Connect AI を組み込みの MCP Server 経由で連携させることで、Trae はガバナンスの効いたリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にアクセスできるようになります。自然言語プロンプトを使って SAP SuccessFactors のデータ のカタログを一覧表示したり、スキーマを確認したり、レコードをクエリしたりでき、すべてのデータアクセスは許可されたデータソースに対して安全に実行されます。
この記事では、Connect AI で SAP SuccessFactors 接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Trae をインストールして Connect AI MCP Server を追加し、LLM モデルを設定した上で、Trae エージェントからリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリを実行して連携を検証する方法を説明します。
Step 1: Trae 向けに SAP SuccessFactors の接続を設定
Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して SAP SuccessFactors に接続します。Trae から SAP SuccessFactors のデータ を操作するには、まず Connect AI で SAP SuccessFactors 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
- Add Connection パネルから SAP SuccessFactors を選択します。
-
SAP SuccessFactors への接続に必要な認証プロパティを入力します。
SAP SuccessFactorsへの接続
それでは、SAP SuccessFactors に接続していきましょう。CData 製品は、デフォルトで有効になっているOData API を介してSAP SuccessFactors と通信します。追加の権限が必要な場合は、SAP サポートサイトをご確認ください。
認証方法として、Azure AD 認証、SAP IAS 認証、OAuth 認証(推奨)、Basic 認証(非推奨)のいずれかを使用してSAP SuccessFactors に認証できます。
必要な接続プロパティ
選択したAuthScheme に関わらず、SAP SuccessFactors 環境を識別するために以下の接続プロパティを設定しましょう。
- URL:SuccessFactors をホストするサーバーのURL
- CompanyId:SAP SuccessFactors テナントに割り当てられた一意の識別子。この値はAPI 認証に必要で、組織固有のものです
OAuth 認証
SAP SuccessFactors では、OAuth 認証を2種類のグラント種別でサポートしています。
- SAP SuccessFactors LMS インスタンスのクライアントグラント種別
- SAML-2 Bearer グラント種別
OAuth 認証を有効にするには、すべてのOAuth フローでカスタムOAuth アプリケーションを作成し、適切なプロパティを設定する必要があります。
デスクトップアプリケーションでカスタムOAuth アプリケーションの資格情報を使用して認証するには、OAuth アクセストークンを取得し、更新する必要があります。これらを設定すると、接続の準備が整います。
OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ
以下のプロパティを設定してください。
- InitiateOAuth:GETANDREFRESH。OAuthAccessToken を自動的に取得およびリフレッシュするために使用します
- OAuthClientId:アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントId
- CallbackURL:カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義されたリダイレクトURI
- OAuthClientSecret (クライアントグラント種別のみ):アプリケーションの登録時に割り当てられたクライアントシークレット
- PrivateKey (SAML-2 Bearer グラント種別のみ):カスタムOAuth アプリケーションの作成時にダウンロードした秘密鍵証明書のパス、またはその証明書のbase64 でエンコードされた内容
接続すると、CData 製品がデフォルトブラウザでSAP SuccessFactors のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えてください。
アプリケーションにアクセス許可を与えると、CData 製品がOAuth プロセスを完了します。
- CData 製品がSAP SuccessFactors からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします
- OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定されたパスに保存されます。これらの値は接続間で永続化されます
アクセストークンの期限が切れた際は、CData 製品が自動でアクセストークンをリフレッシュします。
カスタムOAuth アプリケーションの作成やその他の認証方法については、 ヘルプドキュメントの「はじめに」をご確認ください。
- Save & Test をクリックします。
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。
Personal Access Token の追加
Personal Access Token(PAT)は、Trae から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御を細かく管理するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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 を開きます。
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリックします。
- トークンが表示されたらコピーして安全に保管してください。再度表示されることはありません。
SAP SuccessFactors 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で SAP SuccessFactors のデータ に接続できるようになります。
Step 2: Trae をインストールして Connect AI MCP Server を設定
次に、Trae をインストールし、Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM モデルを設定します。設定が完了すると、エージェントは Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようになります。
- Trae IDE をダウンロードしてインストールし、アプリケーションを起動します。
-
画面左上のトグルを使用するか、Ctrl + Alt + \ を押して SOLO モードに切り替えます。
-
Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。
-
Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。
-
Add Manually をクリックします。
-
Configure Manually ダイアログに以下の設定を貼り付けて Confirm をクリックします:
{ "mcpServers": { "cdata-connect-ai": { "type": "streamable-http", "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT" } } } }注意:Trae は Connect AI との認証に 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 の形式で結合し、Base64 エンコードした上で Basic を先頭に付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります:Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==
LLM モデルの設定
Trae がエージェントの推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM モデルが必要です。エージェントがプロンプトを解釈し、Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるようにモデルを追加します。
- Settings に戻り、Models を選択します。
-
Add Model をクリックし、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して、モデルを選択し、API キーを入力して Add Model をクリックします。
MCP サーバーの追加と LLM モデルの設定が完了すると、Trae は Connect AI を通じてリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリを実行する準備が整います。
Step 3: Trae からリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ にクエリ
連携が完了したら、Trae エージェントを使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトを通じてリアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ を操作します。
-
チャットパネルで @ と入力し、Builder with MCP を選択します。Tools - MCP の下に cdata-connect-ai が表示されていることを確認します。
-
データを操作するプロンプトを入力します。例:
- cdata-connect-ai のカタログを一覧表示して
- SAP SuccessFactors で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- SAP SuccessFactors のデータ のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
-
Trae は Connect AI MCP Server を呼び出し、SAP SuccessFactors のデータ からリアルタイムの結果を返します。
この時点で、Trae エージェントは Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じて IDE から直接リアルタイムの SAP SuccessFactors のデータ を取得します。
CData Connect AI を入手
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 データ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日間の無料トライアルをダウンロードいただけます。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。