3ステップで実装:Devin×Zuora MCP連携でリアルタイムデータ活用
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Zuora 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、Zuora 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Zuora 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Zuora 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Zuora 接続を設定
Devin からZuora 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Zuora 接続を作成し、設定を行いましょう。
- 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
- Add Connection パネルからZuora を選択します
-
Zuora に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Zuora はユーザー認証にOAuth 標準を使用しています。OAuth 認証ついて詳しくは、オンラインヘルプドキュメントを参照してください。
Tenant プロパティの設定
Zuora へ正しく接続するには、アカウントの設定と合致するテナント値を1つ選択する必要があります。以下は、利用可能なオプションのリストです。- USProduction:リクエストはhttps://rest.zuora.com に送信されます。
- USAPISandbox:リクエストはhttps://rest.apisandbox.zuora.com に送信されます。
- USPerformanceTest:リクエストはhttps://rest.pt1.zuora.com に送信されます。
- EUProduction:リクエストはhttps://rest.eu.zuora.com に送信されます。
- EUSandbox:リクエストはhttps://rest.sandbox.eu.zuora.com に送信されます。
デフォルトではUSProduction テナントを使用します。
Zuora サービスの選択
データクエリとAQuA API の2つのZuora サービスを使用します。デフォルトでは、ZuoraService はAQuADataExport に設定されています。DataQuery
データクエリ機能は、非同期の読み取り専用SQL クエリを実行することで、Zuora テナントからのデータのエクスポートを実現します。 このサービスは、迅速かつ軽量なSQL クエリでの利用に適しています。制限
- フィルタ適用後の、テーブルごとの入力レコードの最大数: 1,000,000
- 出力レコードの最大数: 100,000
- テナントごとの、実行用に送信される同時クエリの最大数: 5
- テナントごとの、同時クエリの制限に達した後に実行用に送信され、キューに追加されるクエリの最大数: 10
- 1時間単位での、各クエリの最大処理時間: 1
- GB 単位での、各クエリに割り当てられるメモリの最大サイズ: 2
- Index Join を使用する際のインデックスの最大値。言い換えれば、Index Join を使用する際にWHERE 句で使われる一意の値に基づいた、左のテーブルから返されるレコードの最大数: 20.000
AQuADataExport
AQuA API のエクスポートは、すべてのオブジェクト(テーブル)のすべてのレコードをエクスポートするように設計されています。AQuA のクエリジョブには以下の制限があります。制限
- AQuA のジョブ内のクエリが8時間以上実行されている場合、ジョブは自動的に停止されます。
- 停止されたAQuA のジョブは3回再試行可能で、その後失敗として返されます。
- 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
Zuora 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI を通じてZuora 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。
- 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
- 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
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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
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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
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Zuora 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Zuora のデータと対話してみましょう。
- Devin のホームページから新しいセッションを開始します
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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
- Zuora の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Zuora のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
-
Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Zuora 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
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Zuora 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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