3ステップで実装：Devin×SQL Analysis Services MCP連携でリアルタイムデータ活用

Anusha M B
Anusha M B
Technical Marketing Engineer
開発者向けにDevin×SQL Analysis Services MCP連携を解説。3ステップでAIエージェントにSQL Analysis Services のデータへのリアルタイムアクセスを付与。無料トライアルで試す。

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SQL Analysis Services 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、SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 接続を設定

Devin からSQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 接続を作成し、設定を行いましょう。

  1. 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
    2. Connect AI での接続追加
  2. Add Connection パネルからSQL Analysis Services を選択します
    3. データソースの選択
  3. SQL Analysis Services に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。

    SQL Server Analysis Services に対してSQL を実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。

    • HTTP 認証

      AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。

    • Windows (NTLM)

      Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。

    • Kerberos およびKerberos Delegation

      Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、CData 製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。

    • SSL/TLS:

      デフォルトでは、CData 製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。

    接続を設定したら、その後はあらゆるキューブを二次元テーブルとして扱えます。データに接続する際にCData 製品がSSAS のメタデータを取得して、動的にテーブルスキーマを更新します。 「CacheLocation」プロパティを設定すれば自動でファイルにキャッシュを作成するので、接続時に毎回メタデータを取得する必要もなくなります。

    詳細は、ヘルプドキュメントの「Retrieving Analysis Services Data」を参照してください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリックします
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
    6. 権限の更新

SQL Analysis Services 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてSQL Analysis Services 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。

  1. 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
  2. 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
    3. Devin でMCP サーバーを表示してCData Connect AI を検索
  3. 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 Devin へのConnect AI MCP サーバーのインストール
  4. 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 Devin でのConnect AI MCP ツールの確認

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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services のデータと対話してみましょう。

  1. Devin のホームページから新しいセッションを開始します
  2. 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
    • SQL Analysis Services の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • SQL Analysis Services のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
  3. Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、SQL Analysis Services 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 Devin のセッションからリアルタイムデータをクエリ

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SQL Analysis Services 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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