【MCP Server】REST × Claude Desktop 連携ガイド | AI でデータを徹底活用

Model Context Protocol (MCP) is an emerging, open-source standard for connecting LLMs with external services and data sources. Through MCP Servers, AI clients can perform actions like opening Jira tickets, posting Slack messages, committing GitHub branches and more. With CData MCP Servers, these capabilities expand exponentially.

In this article, we guide the reader through installing the CData MCP Server for REST, configuring the connection to REST, and asking questions of the data in Claude Desktop.

Prerequisites

You need to download Claude Desktop (download) and create an account before continuing.

Overview

Here's a quick overview of the steps:

1. Download and install the CData MCP Server for REST
2. Configure the connection to REST
3. Ask questions about the data in Claude Desktop

Step 1: Download and install the CData MCP Server

1. To begin, navigate to https://www.cdata.com/solutions/mcp/connectors and download the CData MCP Server for REST.
2. Find and double-click the installer to begin the installation.
3. Follow the prompts to complete the installation.

When the installation is complete, you are ready to configure your MCP Server by connecting to REST.

Step 2: Configure the connection to REST

1. After installation, the CData MCP Server configuration wizard should open automatically.

   NOTE: If the wizard does not open automatically, search for "CData MCP Server" in the Windows search bar and double-click the application.

2. Click the dropdown menu in MCP Configuration > Configuration Name and select ""
3. Name the configuration (e.g. "cdatarest") and click "OK."

   NOTE: This name is used as the name for the MCP server and as the prefix for all of the MCP Server's tools.

   

4. Connecting to REST

   データソースへの認証については、データプロバイダーのヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください: データプロバイダーはREST API を双方向データベーステーブルとして、XML/JSON ファイル（ローカルファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）を読み取り専用のビューとしてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。認証についての詳細は、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

   URI を設定し、認証値を指定したら、Format を"XML" または"JSON" に設定して、データ表現をデータ構造により厳密に一致させるようにDataModel を設定します。

   DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、以下の基本的な設定を切り替えます。

   • Document （デフォルト）：REST データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。データプロバイダーはネストされたエレメントをデータの集計として返します。
   • FlattenedDocuments：ネストされたドキュメントとその親を単一テーブルとして暗黙的に結合します。
   • Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれます。

   リレーショナル表現の構成について詳しくは、「REST データのモデル化」を参照してください。次の例で使用されているサンプルデータもあります。データには、人、所有している車、およびそれらの車で行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。The data includes entries for people, the cars they own, and various maintenance services performed on those cars.

   Enter the appropriate connection properties in the configuration wizard.

   
5. Click "Connect" to authenticate with REST.
6. Finally, click "Save Configuration" to save the MCP server.

   NOTE: This saves the configuration details to a separate file and updates the Claude Desktop configuration file (claude_desktop_config.json) to start the CData MCP Server when the Claude Desktop client starts.

With the CData MCP Server configured, you are ready to start asking questions of your live data from Claude.

Step 3: Ask AI for answers from live REST のデータ

Now that we have installed the CData MCP Server and configured a connection, we are ready to start with REST のデータ in Claude Desktop.

1. Open Claude Desktop. It may take a moment for the MCP Servers to start, but you will see the list of servers and tools available in the Claude interface (look for the settings icon below the prompt bar).

   You can individually enable and disable specific tools by clicking on the server name.

2. Now that you have connected, you can ask Claude questions about the REST のデータ. For example: "Can you give me a quantitative analysis about my closed-won opportunities by industry?"

   NOTE: Claude may need to explore the REST のデータ to make sense of it before it can begin answering questions of the data. The tabular model presented by CData alongside the database tools available simplify the data exploration and analysis for an LLM.

   

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