CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムWorkday のデータにクエリ
Zed は、速度とコラボレーションを重視して設計された高性能なオープンソースコードエディタです。組み込みの AI エージェントパネルは LLM を活用したインタラクションと MCP(Model Context Protocol)ツール連携をサポートしており、開発者はエディタから直接、外部データソースにリアルタイムでアクセスできます。
Zed の組み込み MCP(Model Context Protocol)Server を通じて CData Connect AI と連携すると、Zed の AI エージェントがリアルタイムでWorkday のデータにセキュアにアクセスできるようになります。エディタを離れることなく、スキーマのクエリやレコードの取得、Workday のデータの探索が可能です。カスタムの連携コードを書く必要もありません。
この記事では、Connect AI での Workday 接続の設定、Zed への CData MCP サーバーの登録、そして Zed のエージェントパネルからリアルタイムでWorkday のデータにクエリする方法を解説します。
Workday データ連携について
CData は、Workday のライブデータにアクセスし、統合するための最も簡単な方法を提供します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で使用しています:
- Prism Analytics Data Catalog で作成したテーブルやデータセットにアクセスでき、Workday システムの忠実性を損なうことなく、ネイティブの Workday データハブを操作できます。
- Workday Reports-as-a-Service にアクセスして、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データを表示できます。
- WQL、REST、または SOAP でベースデータオブジェクトにアクセスし、より詳細で細かいアクセスを実現できます(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
はじめに
ステップ 1:Zed 用に Workday への接続を設定
Zed から Workday への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを介して実現します。まずは CData Connect AI で Workday への接続を作成・設定しましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- 接続を追加パネルから Workday を選択
-
Workday に接続するため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 および / またはAzure AD API クライアントを作成したら、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。 この画面では、Workday はBaseURL とTenant の両方を含むURL であるWorkday REST API Endpoint を表示します。
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。これには、ユーザーがAzure AD 資格情報を介して接続するエンタープライズインストールも含まれます。 Workday への認証につての詳細は、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
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定
Personal Access Token の追加
Zed から Connect AI への接続認証には、Personal Access Token(PAT)を使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 画面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
- PAT にわかりやすい名前を入力し、Create をクリック
- 表示されたトークンをコピーして安全に保存してください。トークンは作成時にのみ表示されます
Workday の接続設定と PAT の生成が完了しました。これで Zed から Connect AI を通じてWorkday のデータに接続する準備が整いました。
ステップ 2:Zed で Connect AI を設定
続いて、Zed に CData Connect AI の MCP エンドポイントを登録して、組み込みの AI エージェントがライブデータツールを検出・呼び出せるようにしましょう。
- Zed をダウンロードしてインストール
- Ctrl + Shift + / を押すか、エディタ右下のスパークルアイコンをクリックしてエージェントパネルを開きます
-
エージェントパネルで ...(toggle agent menu)をクリックし、ドロップダウンから Add Custom Server を選択
- Configure Remote オプションを選択して CData の MCP を設定します
-
Add MCP Server ダイアログが開き、リモートサーバーの設定テンプレートが表示されます。プレースホルダーの内容を以下の JSON に置き換えてください:
{ "cdata": { "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT" } } }注意:Connect AI のメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、Base64 エンコードした文字列の先頭に Basic を付けます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ の場合、ヘッダー値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のようになります。
- Add Server をクリックするか、Ctrl + Enter を押して MCP サーバーを登録
LLM プロバイダーの設定
Zed のエージェントが推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。エージェントがクエリを解釈し、Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出せるようにプロバイダーを設定しましょう。
- ...(toggle agent menu)をクリックし、Settings を選択
- LLM Providers で、使用するプロバイダー(Anthropic、OpenAI、Google AI など)を展開し、API キーを入力
-
Model Context Protocol (MCP) Servers で、cdata が緑色のドットとともに表示され、トグルが有効になっていることを確認
MCP サーバーの登録と LLM プロバイダーの設定が完了しました。これで Zed のエージェントが Connect AI を通じてリアルタイムでWorkday のデータにクエリできるようになりました。
ステップ 3:Zed エージェントからリアルタイムでWorkday のデータにクエリ
連携の設定が完了したので、Zed のエージェントパネルから自然言語のプロンプトを使ってWorkday のデータを探索してみましょう。
- Ctrl + Shift + / でエージェントパネルを開き、新しいスレッドを開始
-
データを操作するプロンプトを入力します。例えば:
- CData 接続のすべてのカタログを一覧表示して
- Workday の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 件のレコードを取得して
-
エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、Workday のデータからリアルタイムの結果を返します
これで、Zed のエージェントが CData Connect AI MCP サーバーと通信し、リモート MCP ツールを通じてエディタから直接リアルタイムのWorkday のデータを取得できるようになりました。
CData Connect AI の入手
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