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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 8機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
CData Connectで使える8機能の一部です。
- 01
新規接続の作成
CDataのロジックを使用して、新しいバックエンドデータソースのプロキシをネイティブに構成します。
- 02
スキーマメタデータの取得
利用可能なすべてのインタラクションをネイティブにマッピングし、バックエンドの完全なグラフを評価します。
- 03
接続一覧の取得
CData経由でルーティングされた、接続済みの外部データソースの全配列を出力します。
- 04
テーブル一覧の取得
バックエンド接続を通じて安全にマッピングされた、構造化されたコレクションを展開します。
05-08
このセットには4機能あります。
CData Connectで使える8機能の一部です。
- 05
接続テストの実行
接続されたプロキシに対して明示的にピングを行い、論理的な境界を評価します。
- 06
ワークスペース一覧の取得
組織のデータグループを分割する、すべての論理的な仮想ワークスペースを列挙します。
- 07
SQLクエリの実行
ダウンストリームのDBへシームレスにルーティングし、値を解析しながらネイティブなプロキシクエリを実行します。
- 08
テーブルカラムの取得
テーブルの境界に直接マッピングされた、正確なスキーマフィールドの定義を探索します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Unified Data Auditing
Query multiple different SaaS platforms using a single SQL command to check for data consistency.
Automated Schema Mapping
Use your agent to automatically discover and map new API endpoints into usable database tables.
Rapid Prototyping
Quickly test how data from a new API looks by treating it as a database through the proxy.
Telemetry Data Extraction
Pull specific performance metrics from remote services by routing SQL queries through the gateway.
タスクを自動化
CData Connectを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
CData Connectは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均835ms。本番環境で高速。
CData Connectは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 674ms
- 最遅日
- 929ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-6%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。8個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が CData Connect のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは CData Connect のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
CData Connect Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_SBYp4YpOhOkod1f5osCBPGeYZMDXyp0rzOXZLCrf/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — CData Connect capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"cdata-connect-cloud-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SBYp4YpOhOkod1f5osCBPGeYZMDXyp0rzOXZLCrf/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? CData ConnectをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
CData Connectユーザーが任せたい仕事のために。
高度な論理制限とセキュリティが求められるデータ統合環境向けに設計されています。
- 01
データエンジニア
統合されたデータマトリックスを安全に抽出するプロフェッショナル。
- 02
APIアーキテクト
APIをSQLベースの構造に変換し、システム間のデータフローを設計する担当者。
- 03
統合プラットフォームリード
複数のデータソースを単一のゲートウェイで管理・統合する責任者。
FAQ
CData Connectユーザーからのよくある質問。
- 01
How does this MCP handle different API types?
The MCP uses CData logic to map various API structures into a unified SQL schema that your agent can understand.
- 02
Do I need to write Python code to get data from an API?
No. You can use standard SQL queries to interact with the APIs through this MCP.
- 03
Can I test if a connection is working?
Yes, you can use the cdata_test_connection capability to ping the proxy and verify the connection is active.
- 04
Is it possible to create new connections through the AI client?
Yes, the cdata_create_connection capability allows you to configure new backend data source proxies programmatically.
- 05
How are different data groups managed?
The MCP uses virtual workspaces to segment and organize different organizational data groups.
- 06
Can I explicitly route backend programmatic SQL queries through the native CData integration matrix?
Yes! Utilize execute_query providing explicit logic passing straight structural limits resolving downstream implicitly.
- 07
How do I explicitly explore active table schema matrix bindings natively?
Target explicit limit matrices completely calling list_tables bounding safely native UUID mappings retrieving exactly proxy schemas natively secure.
- 08
What orchestrates the proxy connection pings natively mapped transparently?
Yes, native traces executing explicitly under test_connection resolve infrastructure matrix logic health verifying data clusters inherently completely mapped.
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