Trae からWorkday 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 Workday 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 Workday 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 Workday 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 Workday 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。
Workday とのデータ連携について
CData を使えば、Workday のリアルタイムデータへのアクセスと統合を簡単に実現できます。CData の接続機能は、主に次のような用途で活用されています。
- Prism Analytics Data Catalog で作成したテーブルやデータセットへの、Workday システムの忠実性を損なわないアクセス(ネイティブの Workday データハブの操作)
- Workday Reports-as-a-Service へのアクセスによる、Prism から利用できない部門データセットや、Prism の許容サイズを超えるデータセットの表示
- WQL、REST、または SOAP によるベースデータオブジェクトへの、より詳細で細かいアクセス(ただし、クエリの作成には Workday 管理者や IT の支援が必要な場合があります)
ユーザーは、Tableau、Power BI、Excel などの分析ツールと Workday を統合し、当社のツールを活用して Workday データをデータベースやデータウェアハウスにレプリケートしています。アクセスは、認証されたユーザーの ID とロールに基づいて、ユーザーレベルで保護されます。
Workday を CData と連携させるための設定についての詳細は、ナレッジベース記事をご覧ください:Comprehensive Workday Connectivity through Workday WQL および Reports-as-a-Service & Workday + CData: Connection & Integration Best Practices
関連リンク
Step 1: Trae 向けに Workday の接続を設定
Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して Workday に接続します。Trae から Workday のデータ を操作するには、まず Connect AI で Workday 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 Workday を選択します。
-
Workday への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Workday 接続プロパティの取得・設定方法
ここでは、4つのWorkday API の接続パラメータを設定する方法、およびTenant とBaseURL を取得する方法について説明します。必要なAPI のパラメータが設定され、カスタムOAuth や Azure AD API クライアントを作成すれば、接続の準備は完了です。
接続の前提条件
API / 前提条件 / 接続パラメータ
WQL / WQL サービスを有効化(下記参照) / ConnectionType: WQL
Reports as a Service / カタログレポートの設定(ヘルプドキュメントの「データアクセスのファインチューニング」参照) / ConnectionType: Reports
REST / 自動で有効化 / ConnectionType: REST
SOAP / 自動で有効化 / ヘルプドキュメントのWorkday SOAP API への認証を参照BaseURL およびTenant の取得
BaseURL およびTenant プロパティを取得するため、Workday にログインしてView API Clients を検索します。 この画面には、BaseURL とTenant の両方を含むURL であるWorkday REST API Endpoint が表示されます。
REST API Endpoint のフォーマットは、 https://domain.com/
/mycompany です。ここで、
- https://domain.com(URL のサブディレクトリと会社名の前の部分)はBaseURL です。
- mycompany(URL の最後のスラッシュの後の部分)はTenant です。
例えば、REST API エンドポイントがhttps://wd3-impl-services1.workday.com/ccx/api/v1/mycompany の場合、 BaseURL はhttps://wd3-impl-services1.workday.com であり、Tenant はmycompany です。
WQL サービスを有効化
Workday WQL API を介して接続するには、はじめにWQL Service を有効にする必要があります。- Workday を開きます。
- 検索バーにView Domain と入力します。
- プロンプトにWorkday Query Language と入力します。
- Allowed Security Group Types のいずれかに、接続するユーザーが含まれていることを確認します。
Workday への認証
Basic 認証以外のほとんどのWorkday 接続では、認証のためにOAuth ベースのカスタムAPI クライアントアプリケーションを作成する必要があります。Azure AD 資格情報でユーザーが接続するエンタープライズ導入もこれに該当します。 Workday への認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「Workday への認証」セクションを参照してください。
- 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。
Workday 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で Workday 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 Workday 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 Workday 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 Workday 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
- Workday で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Workday 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、Workday 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 Workday のデータ を取得します。
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