3ステップで実装:Devin×SAS xpt MCP連携でリアルタイムデータ活用
Devin は、Cognition が開発したAI ソフトウェアエンジニアです。自律的なセッションの中で、コードの計画から記述、テストまでを一貫して行います。組み込みのMCP マーケットプレイスを通じてMCP(Model Context Protocol)に対応しているのも特徴です。リモートMCP サーバーを追加するだけで、外部ツールやリアルタイムのデータソースへのアクセスをDevin に与えられます。
CData Connect AI と連携させれば、Devin は組み込みのMCP サーバーを通じてガバナンスされた状態でSAS xpt のデータにリアルタイムにアクセスできます。自然言語のプロンプトを送るだけで、カタログの一覧表示やスキーマの探索、SAS xpt のデータのレコードへのクエリが行えます。データアクセスは常に、許可されたデータソースに対してのみセキュアに実行される仕組みです。
本記事では、Connect AI でSAS xpt の接続を設定する方法から解説します。続けて、Devin のMCP マーケットプレイスからCData Connect AI MCP サーバーをインストールし、Devin のセッションからSAS xpt のデータにクエリを実行して連携を確認するところまでを紹介します。
ステップ1:Devin 用のSAS xpt 接続を設定
Devin からSAS xpt へは、CData Connect AI のリモートMCP サーバー経由で接続します。まずはCData Connect AI でSAS xpt 接続を作成し、設定を行いましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリックし、 Add Connection をクリックします
- Add Connection パネルからSAS xpt を選択します
-
SAS xpt に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
ローカルSASXpt ファイルへの接続
URI をSASXpt ファイルを格納しているフォルダに設定すると、ローカルのSASXpt ファイルに接続できます。
S3 データソースへの接続
Amazon S3 ソースに接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します:
- URI:接続するバケット内のフォルダに設定。
- AWSAccessKey:AWS アカウントのアクセスキーに設定。
- AWSSecretKey:AWS アカウントのシークレットキーに設定。
- TemporaryLocalFolder:SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。
Azure Data Lake Storage Gen2 への接続
ADLS Gen2 に接続してSASXpt ファイルを読み込むことができます。以下のプロパティを設定して接続します:
- URI:ファイルシステムの名前およびSASXpt ファイルにコンタクトするフォルダの名前に設定。
- AzureAccount:Azure Data Lake storage アカウントの名前に設定。
- AzureAccessKey:Azure Data Lake storage Gen 2 ストレージアカウントのアクセスキーに設定。
- TemporaryLocalFolder:SASXptファイルを一時的にダウンロードするために使用するフォルダへのパス、またはURI に設定。
- 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
SAS xpt 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてSAS xpt のデータに接続できるようになりました。
ステップ2:Devin にConnect AI MCP サーバーをインストール
次に、Devin のMCP サーバー一覧からCData Connect AI MCP サーバーをインストールします。これにより、セッションからConnect AI を通じてリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。
注:Devin でMCP サーバーをインストールするには、Manage MCP Servers の権限が必要です。この権限がない場合は、Suggest オプションを使用するか、組織の管理者に問い合わせてください。
- Devin にログインし、Settings のConnections に移動して、MCP servers タブを選択します
- マーケットプレイスでCData Connect AI を検索し、検証済み(verified)のリスティングを選択します
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Install and enable をクリックします。プロンプトが表示されたら、OAuth フローを完了してConnect AI アカウントで認証します
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インストールが完了したら、Enable in sessions トグルがオンになっていることを確認してTest tools をクリックします。Devin が接続を検証し、getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData など、利用可能なConnect AI のツールが一覧表示されます
MCP サーバーのインストールと有効化が完了すると、ワークスペース内のすべてのDevin セッションでConnect AI のツールが利用できるようになります。
ステップ3:Devin からSAS xpt のデータをリアルタイムでクエリ
連携の設定が完了したら、Devin のセッションを開始して、自然言語のプロンプトでSAS xpt のデータと対話してみましょう。
- Devin のホームページから新しいセッションを開始します
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セッションのプロンプトで、Connect AI のデータを扱うようDevin に依頼します。例えば:
- CData Connect AI の接続を一覧表示して
- SAS xpt の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- SAS xpt のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
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Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、SAS xpt のデータのリアルタイムな結果をセッション内に直接返します。ツールの呼び出し、入力、出力はProgress パネルで確認できます
これでDevin はConnect AI MCP サーバーと通信し、リモートMCP ツールを通じてセッションから直接SAS xpt のデータをリアルタイムで取得できるようになりました。データの探索、データを活用した機能開発、エンジニアリング業務の自動化など、幅広い用途で活用できます。
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