【MCP Server】UM SaaS Cloud × Cursor 連携ガイド：CData MCP Server で AI 駆動のアプリ開発

Cursor は、日常の開発ワークフローにエージェント型 AI を統合した AI 搭載コードエディタです。MCP に対応しているため、Cursor はローカルツールやエンタープライズデータソースにエディタから直接接続でき、コンテキストを切り替えることなくライブシステムと自然言語でやり取りできます。

Model Context Protocol（MCP）は、構造化されたツールインターフェースを通じて LLM クライアントを外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP Server はスキーマの検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫して取得・分析できるようにします。

この記事では、CData MCP Server for UM SaaS Cloud のインストール、UM SaaS Cloud への接続設定、Cursor への MCP Server アドオンの接続、そしてエディタ内からリアルタイムの UM SaaS Cloud のデータをクエリする方法までをステップバイステップで解説します。

ステップ 1：CData MCP Server for UM SaaS Cloud のダウンロードとインストール

1. まずは CData MCP Server for UM SaaS Cloud をダウンロードします。
2. ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
3. 画面の指示に従ってインストールを完了させます。

インストールが完了したら、UM SaaS Cloud に接続して MCP Server アドオンの設定を行います。

ステップ 2：UM SaaS Cloud への接続を設定

1. インストール後、CData MCP Server for UM SaaS Cloud の設定ウィザードを開きます。

   注意：ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData MCP Server for UM SaaS Cloud」と検索し、アプリケーションを起動してください。

   
2. MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、 を選択して新しい構成を作成します。
3. 構成名を入力（例：「cdata_umsaascloud」）し、OK をクリックします。

4. 設定ウィザードに適切な接続プロパティを入力します。

   UM SaaS Cloud 接続プロパティの取得・設定方法

   デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。UMSaaSCloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。ユーザー / パスワード認証を使用している場合は、User にsandbox のユーザー名を設定してください。

   UM SaaS Cloud への認証

   UM SaaS Cloud は、Basic、OAuth、OAuthJWT（コンシューマーキー）など、複数の認証方式をサポートしています。ここではBasic 認証について説明します。認証情報の詳しい取得方法や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」セクションを参照してください。

   Basic 認証

   Basic 認証は、セキュリティトークンとユーザー資格情報の使用に基づきます。Basic 認証を使用するには、AuthScheme をBasic に、User とPassword をログイン資格情報に設定し、SecurityToken を設定します。

   デフォルトではSecurityToken が必要ですが、UM SaaS Cloud で信頼できるIP アドレスの範囲を設定することで、オプションにすることができます。

5. 接続 をクリックして、OAuth 経由で UM SaaS Cloud と認証します。
6. 次に、Save Configuration をクリックして MCP Server アドオンの構成を保存します。

この操作により、Cursor が MCP Server アドオンを起動する際に参照する .mcp 構成ファイルが作成されます。MCP Server アドオンの設定が完了したら、続いて Cursor に接続していきましょう。

ステップ 3：MCP Server アドオンを Cursor に接続

1. Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップを完了します。
2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開きます。
3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリックします。

方法 1：MCP 構成を手動で追加

1. Cursor がエディタ内に mcp.json ファイルを開きます。
2. 以下のコードを追加してファイルを保存します。

{
  "mcpServers": {
    "cdata-local": {
      "command": "C:/Program Files/Java/jdk-17/bin/java.exe",
      "args": [
        "-jar",
        "C:/Program Files/CData/CData MCP Server for UM SaaS Cloud/lib/cdata.mcp.umsaascloud.jar",
        "cdata_umsaascloud"
      ]
    }
  }
}



注意：command の値は Java 17 以上の java.exe 実行ファイルのパスを、JAR パスにはインストール済みの CData MCP Server アドオンの .jar ファイルのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります（例：「cdata_umsaascloud」）。

方法 2：CData MCP Server for UM SaaS Cloud の UI から MCP 構成をコピー

1. 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。

2. AI MCP Tool ドロップダウンから Cursor を選択します。

3. MCP Client Instructions の手順に従って、MCP 構成に必要なフォルダを作成します。

4. 表示された JSON コードをコピーして、構成ファイルに貼り付けます。
5. Cursor で、mcp.json 構成を含むプロジェクトフォルダを開きます。
4. MCP Server アドオンが、Installed MCP Servers に Running として表示されることを確認します。

ステップ 4：Cursor でリアルタイムの UM SaaS Cloud のデータをクエリ

1. 上部バーの Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開きます。
2. 自然言語を使って UM SaaS Cloud のデータについて質問してみましょう。例えば：

   「UM SaaS Cloud のデータ 接続で利用可能なすべてのテーブルを一覧表示してください。」

   

これで Cursor と CData MCP Server for UM SaaS Cloud の連携が完了しました。公開された MCP ツールを使って、スキーマの探索や UM SaaS Cloud に対するリアルタイムクエリの実行が可能になります。

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CData コミュニティにアクセスして、洞察を共有したり、質問したり、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を一緒に探っていきましょう。