【MCP】Vercel × Claude Desktop 連携ガイド | AI でデータを徹底活用

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Vercel MCP Server をインストールして、Vercel のデータをAI モデルのClaude から分析する方法を解説します。使い慣れた業務システムのデータをAI で簡単に活用できます。



Model Context Protocol（MCP）は、LLM（大規模言語モデル）を外部サービスやデータソースにつなぐためのオープンスタンダードです。MCP Serverを使えば、Claude をはじめとするAI クライアントはJira チケットの作成、 Slack への投稿、GitHub ブランチへのコミットなど、各種SaaS に固有なさまざまなアクションを実行できます。この記事でも紹介するとおり、業務システムのデータにアクセスすることでかなり高度なデータ分析でもAI に「お願い」するだけで完了できます。

本記事では、CData Vercel MCP Server のインストール手順、 Vercel への接続設定、さらにClaude Desktop 上でデータについて質問する方法までを、ステップバイステップで解説します。ぜひ皆さんのAI 活用にお役立てください。

事前準備

本記事の手順を実行するには、以下の準備が必要となります。
  1. Claude アカウントの取得
  2. Claude Desktop のインストール

ステップ1：CData MCP Server のダウンロードとインストール

  1. まずはCData のMCP ページ にアクセスして、CData Vercel MCP Server 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、Vercel への接続設定を行います。

ステップ2：Vercel への接続を設定

  1. インストールが完了すると、CData MCP Server 設定ウィザードが自動的に起動します。

    ウィザードが自動起動しない場合は、Windows の検索バーで「CData MCP Server」を検索して、 アプリをダブルクリックしてください。

  2. 「MCP Configuration」の「Configuration Name」ドロップダウンから 「new configuration...」を選択します。
  3. 構成名を入力（cdatavercel など）し、「OK」をクリックします。

    この名前はMCP Server名、およびサーバーが提供するツールの プレフィックスとして使用されます。

  4. それでは、Vercel との接続を設定していきましょう。

    5. API キー認証の設定

    Vercel は Bearer トークン認証を使用します。API キーとして、パーソナルアクセストークンまたは OAuth アクセストークンのいずれかを使用できます。

    パーソナルアクセストークンを取得するには、以下のステップで進めます：

    1. https://vercel.com/ で Vercel アカウントにログインします
    2. Account Settings > Tokens に移動します。
    3. Create Token をクリックし、名前と有効期限を入力して Create をクリックします。
    4. 生成されたトークンをコピーします（一度しか表示されません）。

    トークンを取得したら、以下の接続プロパティを設定します：

    • AuthScheme：APIKey に設定します。
    • APIKey：Vercel のパーソナルアクセストークンまたは OAuth アクセストークンに設定します。

    接続文字列の例

    Profile=C:\profiles\Vercel.apip;AuthScheme=APIKey;APIKey=your_access_token;

    チームの利用

    Vercel のリソースの多くは、チームにスコープされています。すべてのリクエストを特定のチームにスコープするには、TeamId 接続プロパティにチームの ID を設定します。チーム ID は、Teams テーブルをクエリするか、Vercel ダッシュボードで確認できます。あるいは、サポートされている場合は SQL クエリの WHERE 句で TeamId を指定することもできます。

    Vercel への接続

    認証を設定すると、Vercel に接続して、Projects、Deployments、Teams、Domains などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。

  6. 最後に「Save Configuration」をクリックして構成を保存します。

    構成内容は別ファイルとして保存され、Claude Desktop の設定ファイル（claude_desktop_config.json）も更新されます。そのため、 Claude Desktop 起動時にCData MCP Server も自動で起動します。

CData MCP Server の設定が完了したら、Claude からVercel のデータについて質問できるようになります。

ステップ3：Vercel のデータについてAI に聞いてみる

CData MCP Server をインストールし、接続設定が終わったら、Claude Desktop からVercel データを分析・操作できます。

  1. Claude Desktop を起動します。MCP Serverの起動には少し時間がかかる場合がありますが、 起動後はClaude のインターフェースに利用可能なツールが表示されます（プロンプトバーの下の設定アイコンを確認してください）。

  2. あとは、Claude にVercel 内のデータについて自由に質問できます！Vercel 内のデータについて知りたいことをなんでも聞いてみましょう。

    CData MCP Server が提供するテーブル形式とデータベースツールにより、LLM は容易にデータの探索と分析を実施できます。

AI を業務データにつなげて、業務を圧倒的に効率化！

このように、CData MCP Servers を使えばノーコードで簡単にLLM をVercel と連携してデータを活用できます。

さらに、CData が提供する20種類以上のSaaS / DB / DWH 向けMCP Server と組み合わせれば、複数の業務システムのデータをAI に連携することもできます。

まずはMCP Server を無料でダウンロードしてお試しください。

FAQ

  •   MCP は安全ですか？
  •   CData MCP Servers のベータ版にはどのような制限がありますか？
  •   利用に関してどんなサポートがありますか？
  •   このバージョンはいつまで無料ですか？
  •   CDataのMCP Servers は他のMCP Server とどう違いますか？
  •   CData MCP はどのAI プラットフォームでも使用できますか？
  •   CData MCP Servers のオープンソース版はありますか？

はじめる準備はできましたか？

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