Cline を使用して Visual Studio Code からリアルタイム Azure Table のデータにアクセスする方法

Cline は IDE 上で動作する自律型コーディングエージェントです。ユーザーの許可を得ながら、ファイルの作成や編集、コマンドの実行、ブラウザの操作などを実行できます。CData MCP Server for Azure Table と組み合わせることで、IDE から直接 CRM データにリアルタイムでアクセスでき、開発環境を離れることなくリアルタイムのスキーマとレコードを使用してデータ駆動型機能の構築、テスト、検証が行えます。

この記事では、CData MCP Server for Azure Table を WSL（Windows Subsystem for Linux）で実行し、Windows 上の Visual Studio Code の Cline 拡張機能から接続する方法について説明します。

背景

CData MCP Server は通常、Claude Desktop などのクライアント向けに設計されています。しかし、Windows の VS Code で Cline 拡張機能を使用してサーバーに接続しようとすると、以下のエラーが発生しました：

MCP error -32000: Connection closed

この問題は、Cline 拡張機能の Windows 版における stdio トランスポート実装の I/O 処理に起因していると考えられます。

• 関連する GitHub Issue: https://github.com/cline/cline/issues/3464
• また、Java や Node などのプロセスを起動する際に、PATH などの環境変数が正しく継承されない場合があります。

前提条件

• Windows に Visual Studio Code がインストールされていること
• VS Code に Cline 拡張機能がインストールおよび設定されていること
• Windows Subsystem for Linux (WSL) がインストールされ、Linux ディストリビューション（Ubuntu など）が動作していること
• WSL に Java 21 以上の JRE がインストールされていること
• Windows に CData MCP Server for Azure Table がインストールされていること

ステップ 1: Azure Table で認証（Windows 上）

WSL で MCP Server を実行する前に、Windows 環境で認証フローを完了する必要があります。これにより、必要な資格情報がすべて生成され、適切に保存されます。「CData MCP Server for Azure Table」を見つけて実行するか、MCP Server JAR ファイルを実行して設定ウィザードを開きます。

java -jar "C:\Program Files\CData\CData MCP Server for Azure Table 2024\lib\cdata.mcp.azuretables.jar"

Azure Table への接続

Account プロパティをストレージアカウント名に設定し、ストレージアカウントのAccessKey を設定して接続します。これらの値を取得する方法は次のとおりです。

ストレージをBackend として使用している場合（デフォルト）

• Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「ストレージアカウント」を選択します。
• ストレージアカウントがない場合は、「追加」ボタンをクリックしてアカウントを作成します。
• 使用するストレージアカウントのリンクをクリックし、「設定」の「アクセスキー」を選択します。 「アクセスキー」ウィンドウには、ストレージアカウント名とCData 製品で使用するキー（接続にはkey1またはkey2のどちらかを使用できます）が含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

Azure SQL への接続

• Azure ポータルにログインし、左側の「サービス」メニューで「Azure Cosmos DB」を選択します。
• 使用するCosmos DB アカウントのリンクをクリックし、「設定」の「接続文字列」を選択します。 「接続文字列」ウィンドウには、Cosmos DB アカウント名とCData 製品で使用する主キーが含まれています。これらのプロパティは、それぞれAccount とAccessKey 接続プロパティにマッピングされます。

CData MCP Server の設定

MCP Server に名前を付け（例: cdataazuretables）、必要な接続プロパティを入力して「Connect」をクリックします。

接続に成功すると、以下のディレクトリとファイルが作成されます：

C:\Users\<username>\AppData\Roaming\CData\azuretables Provider\
 |-- cdataazuretables.mcp
 |-- (その他のサポート設定ファイル)

ステップ 2: MCP Server 設定を WSL にコピー

次に、設定フォルダ全体を Windows から WSL 環境にコピーします。

mkdir -p ~/.config/CData/
cp -r /mnt/c/Users/<username>/AppData/Roaming/CData/"azuretables Provider" ~/.config/CData/

コピー先のパスが正確に ~/.config/CData/azuretables Provider/ と一致していることを確認してください。

ステップ 3: WSL に MCP Server をインストール

Java をインストールし、MCP Server JAR を WSL 内の目的の場所に配置します：

sudo apt update
sudo apt install openjdk-21-jre-headless
sudo mkdir -p /opt/cdata/mcp_azuretables/lib
sudo cp /mnt/c/Program\ Files/CData/CData\ MCP\ Server\ for\ Azure Table\ 2024/lib/cdata.mcp.azuretables.jar /opt/cdata/mcp_azuretables/lib/

ステップ 4: Cline の設定

次に、wsl コマンドを使用して WSL 内で MCP Server を起動するように Cline 拡張機能を設定します。

以下の内容で cline_mcp_settings.json を作成または更新します：

{
  "mcpServers": {
    "cdataazuretables": {
      "autoApprove": ["*"],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "wsl",
      "args": [
        "-d",
        "Ubuntu", // インストールされている WSL ディストリビューション名に置き換えてください
        "--",
        "/usr/bin/java",
        "-jar",
        "/opt/cdata/mcp_azuretables/lib/cdata.mcp.azuretables.jar",
        "cdataazuretables"
      ],
      "env": {
        "JAVA_TOOL_OPTIONS": "-Xmx2g"
      }
    }
  }
}

注意: Ubuntu を実際の WSL ディストリビューション名（例: Ubuntu-22.04）に置き換えてください。PowerShell または CMD で wsl -l を実行して確認できます。

ステップ 5: Cline でリアルタイムデータを操作

Visual Studio Code 内から、Cline 拡張機能を通じて MCP コマンドを実行できるようになりました。

cdataazuretables_get_tables
cdataazuretables_get_columns NorthwindProducts

正しく設定されていれば、これらのコマンドは利用可能な Azure Table オブジェクトとメタデータのリストを返し、CRM スキーマをリアルタイムで操作できます。

以下のような自然言語プロンプトを試してみてください：

• 「新しい Azure Table Lead を作成する React フォームを生成してください。」
• 「今四半期にクローズした Opportunities を取得する Python 関数を作成してください。」

AI とデータを今すぐ接続しましょう！

CData MCP Server を使用すると、LLM からリアルタイムのエンタープライズデータをこれまで以上に簡単に操作できます。この技術を実際に体験するには、30 日間の無料トライアルをダウンロードするか、CData コミュニティにアクセスして、洞察を共有したり、質問したり、エンタープライズ対応 AI の未来を一緒に形作りましょう。