AIコーディングエージェントを接続する

このチュートリアルでは、Model Context Protocol（MCP）を使って、AIコーディングエージェントが PlaidCloud ワークスペースを操作できるように設定します。設定が完了すると、エディターから離れることなく、エージェントにテーブルの読み取り、ワークフローの実行、配賦の構築、データに関する質問への回答を依頼できます。

所要時間は約20分です。Claude Code、Cursor、Claude Desktop、ChatGPT、GitHub Copilot のほか、MCP に対応するあらゆるクライアントで利用できます。

構築する内容

AIコーディングエージェントと PlaidCloud ワークスペースの間に、次の操作ができる接続を構築します。

• プロジェクト、テーブル、ワークフロー、ディメンションの一覧表示
• テーブルの内容の読み取り
• ワークフロー定義の確認
• ワークフローの実行のトリガー
• コンテキストを切り替えることなく、データに関する質問に回答

前提条件

• PlaidCloud ワークスペース（お持ちでない場合は無料トライアルを開始してください）
• すでに使用しているAIコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Claude Desktop、ChatGPT、Copilot、Gemini のいずれか）
• エージェントが MCP に対応していること（現在のほとんどの AI ツールが対応しています）

ステップ1: ワークスペースの MCP URL を確認する

すべての PlaidCloud ワークスペースは、次の場所に MCP エンドポイントを公開しています。

https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp

<your-workspace> は、ワークスペースのサブドメインに置き換えてください。PlaidCloud の UI にサインインするときに使用するものと同じです。

ステップ2: 認証トークンを取得する

1. ブラウザーで PlaidCloud にサインインした状態で、次の URL にアクセスします。

   https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp/setup/token

2. ページに表示されたベアラートークンをコピーします。このトークンはあなたのアカウントと同じアクセス権を持つため、安全に保管してください。

注意

トークンはパスワードと同様に扱ってください。トークンは対話型の認証をバイパスし、あなたに代わって動作します。漏えいした場合は、同じエンドポイントから無効化してください。

ステップ3: エージェントを設定する

Claude Code

ターミナルで次のコマンドを実行します。

claude mcp add --transport http plaidcloud https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp

静的トークンによる認証（OAuth フローが不要で、長時間のセッションに向いています）を使用する場合は、ステップ2の URL をブラウザーで開き、表示された設定スニペットをコピーして .mcp.json ファイルに貼り付けます。

すべてのオプションについては、Claude Code のセットアップを参照してください。

Cursor

https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp/setup/token からベアラートークンを取得し、Cursor の MCP 設定に次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "plaidcloud": {
      "url": "https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <token>"
      }
    }
  }
}

すべてのオプションについては、Cursor のセットアップを参照してください。

Claude Desktop

「Settings」→「Developer」→「MCP Servers」を開き、次の内容を追加します。

• サーバーURL: https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp
• 求められたら OAuth ログインを使用します

すべてのオプションについては、Claude Desktop のセットアップを参照してください。

ChatGPT

1. 「Settings」→「Connectors」→「Add custom connector」を開きます
2. 次の内容を入力します。
   • 名前: PlaidCloud
   • MCPサーバーのURL: https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp
3. ChatGPT が OAuth ログインのために PlaidCloud にリダイレクトします。接続を承認してください。
4. コネクターを使用したい会話の中で、コネクターをオンに切り替えます。

すべてのオプションについては、ChatGPT のセットアップを参照してください。

Copilot

ベアラートークンを取得し、.vscode/mcp.json に次の内容を追加します。

{
  "servers": {
    "plaidcloud": {
      "url": "https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <token>"
      }
    }
  }
}

VSCode は起動時とファイルの変更時にこのファイルを読み込みます。

すべてのオプションについては、Copilot のセットアップを参照してください。

ステップ4: 接続を確認する

エージェントに簡単な質問をしてみます。

「PlaidCloud ワークスペースのプロジェクトを一覧表示してください。」

エージェントがプロジェクトの一覧を返せば成功です。返さない場合は、以下のトラブルシューティングを確認してください。

ステップ5: 実際のタスクを試す

接続できたら、次のようなことを試してみましょう。

• データを探索する: 「Quickstart プロジェクトの sales テーブルにはどのような列がありますか?」
• ワークフローを実行する: 「Financials プロジェクトの monthly_close ワークフローをトリガーして、終了したら教えてください。」
• 何かを構築する: 「Test ワークフローに、注文を直近30日間に絞り込む Table Lookup ステップを作成してください。」

エージェントの応答は、一般的な回答ではなく、実際のワークスペースの状態に基づいたものになります。

トラブルシューティング

エージェントが PlaidCloud に接続できない場合や、認証エラーが返される場合は、次の点を確認してください。

• トークンの有効期限切れ — https://<your-workspace>.plaid.cloud/mcp/setup/token で更新します
• スコープの不一致 — 一部のツールには特定の PlaidCloud スコープ（例: analyze.workflow.write）が必要です。エージェントで mcp_introspect(name='<tool>') を実行すると、必要なスコープを確認できます
• ワークスペースのサブドメインの誤り — PlaidCloud の UI にサインインして確認します。サブドメインは .plaid.cloud の前の部分です

詳細については、AIコーディングエージェントのトラブルシューティングを参照してください。

次のステップ

• AIコーディングエージェントのはじめに — 基本的なセットアップの詳細
• AIコーディングエージェントのリファレンス — 対応するすべてのエージェントとそのセットアップ
• コンセプト — エージェントが推論の対象とする PlaidCloud のデータモデル