CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムZuora 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Zuora 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、Zuora 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 Zuora 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Zuora のデータにクエリする方法を解説します。
ステップ 1:Zed 用に Zuora への接続を設定
Zed から Zuora 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 Zuora 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 Zuora を選択
-
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
プロバイダへの有効な接続を作成するには、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、素早く軽量なSQL クエリでの使用を推奨します。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
- 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
Zuora 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Zuora 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Zuora 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Zuora 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Zuora 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
- Zuora の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Zuora 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、Zuora 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Zuora のデータを取得できるようになりました。
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