Kiro で Zuora に連携するアプリケーションを構築（CData Connect AI）

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、データをレプリケーションすることなく、Kiro からセキュアにリアルタイムのZuora のデータへアクセス・クエリ・操作できるようにします。

Kiro は、AWS が提供するエージェント型の AI IDE です。仕様（スペック）駆動でソフトウェア開発を進めるアプローチを採用しており、自然言語のプロンプトを詳細な仕様に落とし込み、そこから動作するコード、テスト、ドキュメントまでを生成します。デスクトップ IDE と CLI のいずれでも利用でき、すべてのプランでリモート MCP サーバーをネイティブにサポートしているため、エージェントは開発を進めながら企業システムからリアルタイムのコンテキストを取得できます。

MCP（Model Context Protocol）を介して Kiro を CData Connect AI と連携させると、Kiro のエージェントはあらゆるコーディングセッションの中で、リアルタイムのZuora のデータに対するクエリ、分析、操作を直接実行できるようになります。認証、セキュリティ、クエリの最適化は Connect AI が引き受け、仕様の生成やコードの記述、タスクの実行は Kiro が担うため、開発者はインテリジェントなアプリケーションの構築に専念できます。

この記事では、Connect AI での Zuora 接続の設定、必要な認証情報の生成、Kiro への Connect AI MCP Server の登録、そしてコーディングセッション中にエージェントがリアルタイムのZuora のデータを正しく扱えることを確認するまでの手順を説明します。

前提条件

ステップ 1：Kiro 用の Zuora 接続を設定

Kiro から Zuora への接続は、Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Kiro のエージェントセッションからZuora のデータを操作するには、まず Connect AI で Zuora 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから Zuora を選択 データソースを選択
  3. 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。
    接続を設定（Salesforce の例）

    Save & Test をクリック

  4. Add Zuora Connection ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新 権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Kiro から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. 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 を開く
  2. Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前（例：Kiro MCP）を付けて Create をクリック 新しい PAT を作成

Zuora 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Kiro から Connect AI 経由でZuora のデータに接続できます。


ステップ 2：Kiro に CData Connect AI MCP Server を登録

Kiro は、mcp.json という設定ファイルに登録された MCP サーバーを通じて外部のデータソースに接続します。このステップでは、そのファイルを開いて Connect AI のサーバー情報を追加し、接続を確認します。

  1. プロジェクトフォルダを開きます。Kiro のエージェント機能は、プロジェクトが開かれていないと有効になりません。Kiro を起動したら、Getting started 画面で Open a project をクリックします（左側の Explorer パネルにある Open Folder からでも構いません）。既存のフォルダでも新規に作成した空のフォルダでも問題ありません。開いた状態になっていることが重要です。 Kiro でプロジェクトフォルダを開く
  2. MCP 設定ファイルを開きます。Ctrl + Shift + P（Windows）または Cmd + Shift + P（Mac）を押してコマンドパレットを開きます。MCP と入力し、Kiro: Open user MCP config (JSON) を選択すると、Kiro に MCP サーバーを登録するための mcp.json ファイルが開きます。 Kiro のユーザー MCP 設定を開く
  3. Base64 の認証情報を生成します。Kiro は、メールアドレスと PAT を 1 つの Base64 文字列にまとめてエンコードしたもので Connect AI に認証します。ターミナルを開き、お使いの OS に合わせて以下のコマンドを実行してください。[email protected] は Connect AI のログインに使用するメールアドレスに、YourPAT はステップ 1 で作成した PAT に置き換えます。

    Windows（PowerShell）の場合

    [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes("[email protected]:YourPAT"))

    Mac/Linux（ターミナル）の場合

    echo -n "[email protected]:YourPAT" | base64

    出力された文字列をコピーしておきます。次のステップで設定ファイルに貼り付けます。

  4. Connect AI サーバーを mcp.json に追加します。以下のブロックを mcp.json ファイルに貼り付け、your_base64_string を前のステップでコピーした文字列に置き換えてください。 
    {
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_string"
      }
    }
  }
}
    mcp.json で Connect AI MCP サーバーを設定
  5. ファイルを保存します。Ctrl + S（Windows）または Cmd + S（Mac）を押します。Kiro は mcp.json の変更を自動的に読み込むため、再起動は必要ありません。
  6. 接続を確認します。左側のサイドバーにあるゴーストアイコンをクリックして Kiro パネルを開きます。MCP SERVERS の下に cdata-connect-ai が緑色の接続済みインジケータとともに表示されていれば成功です。Kiro のチャットパネルで次のように入力して確認することもできます。 
    Connect AI で利用可能な接続をすべて一覧表示して。

    レスポンスに Zuora 接続が表示されれば、MCP サーバーは正しく設定されています。これでリアルタイムデータへのクエリを始められます。

    Kiro で Connect AI MCP サーバーの接続を確認

ステップ 3：Kiro からリアルタイムの Zuora のデータ をクエリ

MCP サーバーの登録と動作確認が完了すると、Kiro のエージェントはどのセッションからでもリアルタイムのZuora のデータに直接アクセスできます。Kiro のチャットパネルを開き、以下のプロンプトでデータを操作してみましょう。

この連携では、以下の Connect AI MCP ツールが順に呼び出されます。

MCP ツール 用途
getCatalogsConnect AI から利用可能な接続をすべて取得します
getSchemas選択した接続のデータベーススキーマを取得します
getTables選択したスキーマのすべてのテーブルとビューを取得します
queryData生成された SQL クエリを実行し、リアルタイムの結果を返します

Kiro のチャットパネルを開き、以下のようなプロンプトでZuora のデータを操作してみてください。

  • 「Zuora 接続ではどのテーブルが利用できますか？」
  • 「Zuora のデータから売上高の大きい順に上位のレコードを表示して」
  • 「アクティブなZuora のデータとその現在のステータスを一覧表示して」
  • 「今四半期のZuora のデータのアクティビティを要約して」

Kiro は CData の接続をすべて自動的に検出し、最も関連性の高い接続を選択したうえでスキーマを把握し、適切な SQL クエリを生成・実行して、リアルタイムの結果をそのままチャットに返します。

Kiro と CData でリアルタイムにデータを活用するアプリケーションを構築

Kiro と CData Connect AI を組み合わせると、自然言語のプロンプトだけで企業システムのリアルタイムデータを操作できるようになります。ETL パイプラインもデータ同期ジョブも、独自の連携ロジックを組む必要もありません。運用の負担を抑えながらガバナンスを強化でき、AI エージェントからより速く、より根拠のある回答を得られます。

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