2025年12月26日金曜日

Google Chromeの分割ビューを使用してアプリケーション・ビルダーとアプリを同じタブに表示する

Oracle APEXの開発チームに所属している、イタリア在住のSteve Muenchさんが以下のブログ記事を公開されています。

Builder + App Side-by-Side in Chrome

Google Chromeのバージョン143.0.7499.41から分割ビューという機能が追加されています。タブを２つのビューに分割して、左右それぞれのビューに別のウィンドウを表示できる、という機能です。

APEXでアプリケーションを開発していると、アプリケーション・ビルダーから実行したAPEXアプリケーションのウィンドウがどこかに行ってしまって見つからない、ということがあります。

分割ビューを使って、ひとつのタブにアプリケーション・ビルダーを左のビューに、開発中のアプリケーションを右のビューに（左右はどちらでもよい）表示したら、そのようなことがなくなるかもしれません。そういうことで、Steve Muenchさんは分割ビューの使い方を紹介しています。

本記事でも、日本語のGoogle Chromeで分割ビューを試してみます。１画面の左右にアプリケーション・ビルダーとアプリケーションを表示するため、ある程度広いモニターは必須だろうと思います。

ページ・デザイナをGoogle Chromeで開いた状態から始めます。


分割ビューに表示する予定のアプリケーションを、あらかじめ実行しておきます。


実行したアプリケーションが新しいタブで開きます。


ページ・デザイナに戻り、タブ上でコンテキスト・メニューを開きます。

コンテキスト・メニューから、「新しい分割ビューにタブを追加」を実行します。


分割ビューに表示されたタブより、先ほど実行したAPEXアプリケーションのタブを選択します。


選択したタブが右のビューに表示されます。結果として、ページ・デザイナが左のビュー、アプリケーションが右のビューに表示されます。


分割ビューで表示されていますが、ページ・デザイナとAPEXアプリケーションは連携されてます。

例えば開発者ツールバーのクイック編集をオンにして、コンポーネントを選択します。


クイック編集で選択したコンポーネントが、左のページ・デザイナでフォーカスされます。


ページ・デザイナ上で新しいコンポーネントを追加し、ページを実行すると、すぐに右のアプリケーションに反映されます。


ページ・デザイナを２ペイン・モードにすることで、画面を広く使うことができます。


ページ・デザイナを２ペイン・モードにすると、一般的に中央に表示されるレイアウト・ビューが無くなります。


中央のペインに表示されていたタブは無くなった訳ではなく、左のペインに寄せられています。


このタブはドラッグ＆ドロップで位置を変更できます。

左ペインで使用頻度が高いのはレンダリング、動的アクション、プロセスだと思います。その横にヘルプを移動します。ページ共有コンポーネント、レイアウト、ページ検索を使用することは少ないように思います。


以上のような変更をページ・デザイナに加えることで、狭い画面にもフィットします。


分割ビューを閉じるには、タブにある x 印をクリックするか、右下のタブの  x 印をクリックします。


アプリケーション・ビルダーから別のアプリケーションを実行すると、分割ビューで実行されず、新しいタブが開きます。分割ビューに表示されているアプリケーションは変わりません。


分割ビューに表示するアプリケーションを変更するには、一旦ビューを分離します。

ビューを分離します。


ビューが分離され、タブに戻ります。


ページ・デザイナのタブを選択して表示します。


ページ・デザイナのタブが選択された状態で、分割ビューに表示させるアプリケーションのタブのコンテキスト・メニューを表示します。

コンテキスト・メニューの「現在のタブで新しい分割表示」を実行します。


以上の操作で、分割ビューに表示するアプリケーションを変更できます。


変更したページ・デザイナのレイアウトは、ユーザーごとに記憶されます。デフォルトの状態に戻すには、ユーティリティのレイアウトより、レイアウトのリセットを実行します。


以上、Google Chromeの新しい分割ビューを、Oracle APEXで活用する方法の紹介でした。

Oracle APEXのアプリケーション作成の参考になれば幸いです。

完
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Gemini Nanoのマルチモーダルに対応したPrompt APIをAPEXのアプリから呼び出してみる

Google NanoのPrompt APIがマルチモーダルに対応したので、Oracle APEXのアプリケーションから呼び出してみました。MacのGoogle Chromeで動作を確認しています。


Prompt APIおよびSummarization APIを呼び出すAPEXアプリは、以前の記事「Google ChromeのPrompt APIをOracle APEXのアプリから呼び出してみる」および「Google ChromeのSummarization APIを呼び出してみる」で作成しています。

このAPEXアプリケーションに、画像と音声を含むプロンプトを作成しPrompt APIを呼び出す機能を追加します。機能追加したアプリケーションのエクスポートを以下に置きました。
https://github.com/ujnak/apexapps/blob/master/exports/sample-gemini-nano.zip

Google Chromeよりchrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano-multimodal-inputを開き、Prompt API for Gemini Nano with Multimodal InputをEnabledに変更し、Chromeを再起動します。


機能はすべてホーム・ページに実装しています。

ホーム・ページにページ・アイテムやリージョンを配置していますが、処理についてはすべて静的アプリケーション・ファイルにJavaScriptを記述して実装しています。ページ上のコンポーネントをAPEXアクションに紐づけています。


データと紐づいている（JavaScriptから参照される）ページ上のコンポーネントは、以下のように配置されています。


システム・プロンプトはページ・アイテムP1_SYSTEM_PROMPTに保持されます。ユーザー・プロンプトはP1_USER_PROMPTに保持されます。

音声はAUDIO要素（id="player"）にて保持します。画像はページ・アイテムP1_IMAGEで選択します。プレビューのためにIMG要素（id="preview"）のsrc属性に、選択したファイルの内容を設定します。Prompt APIはページ・アイテムではなく、IMG要素のsrc属性に設定した画像を参照しています。

ページ・アイテムP1_RESPONSEにPrompt APIからのレスポンスを表示します。このページ・アイテムのタイプはリッチ・テキスト・エディタで、Markdown形式のドキュメントを整形して表示します。

APEXアクションへの紐付けは以下になっています。

ボタンStartは音声の録音を開始するAPEXアクション"START_RECORDING"に紐づいています。録音を停止するボタンStopは"STOP_RECORDING"、録音をリセットするボタンResetは"RESET_RECORDING"に紐づいています。

ファイルの選択を変更したときは、APEXアクション"PREVIEW"が呼ばれるようにしています。ボタンについてはカスタム要素data-actionにAPEXアクション名を設定することで紐づけられますが、ファイルの選択はカスタム属性data-actionに対応していません。そのため、これだけはページ・アイテムの変更イベントを拾って、APEXアクションを呼び出しています。

ボタンExplainをクリックしたときに、Prompt APIの呼び出しを行うAPEXアクション"EXPLAIN"が実行されるように、カスタム属性data-acion="EXPLAIN"を設定しています。


これ以外は主にレイアウトを調整するためにリージョンを使用しています。

静的アプリケーション・ファイルとしてgemini-nano-multimodal.jsを作成しています。Claude Sonnet 4.5にレビューをお願いしたら、1/3くらい書き直されました。

このファイルをページ・プロパティのJavaScriptのファイルURLに設定しています。

#APP_FILES#gemini-nano-multimodal#MIN#.js


作成したアプリケーションの紹介は以上です。

アプリケーションを実行して、Prompt APIを呼び出してみました。

竹取物語の冒頭を録音して、ユーザー・プロンプトで文字起こしを依頼してみました。


画像を添付して、解説をお願いしました。


添付した画像の解説を、音声でお願いしました。


画像を添付し、文字の取り出しをお願いしてみました。


すごく精度が高いということはありませんが、軽くて速くてお金もかからないのは利点です。１年前と比べると、著しく進歩していることは確かです。

今回の記事は以上です。

Oracle APEXのアプリケーション作成の参考になれば幸いです。

完
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2025年12月23日火曜日

Role based JWT profileで保護したORDS REST APIにアクセスする - Microsoft Entra ID編

更新：2026年2月27日

ORDS RESTサービスとして作成したリモートMCPサーバーをMicrosoft Entra IDで認証します。

以下の記事にそって構築した環境を使用します。

DNSでホスト名の解決ができ、インターネットからアクセス可能なOracle APEXとORDSの実行環境を作成します。Autonomous AI Databaseを使用する場合は、nginxをリバース・プロキシとして実行する環境だけが必要です。
カスタムのリモートMCPサーバーをORDSのRESTサービスとして実装します。上記で作成したAPEXの環境に、APEXのワークスペースを作成します。
上記で作成したカスタムのリモートMCPサーバーをOAuth2で認証するために、以下の手順にそってnginxのリバース・プロキシに設定を追加します。
動作確認にMCP Inspector、Claude Desktop、OpenAI ChatGPTを使用します。

Microsoft Entra IDでのアプリ登録手順は、おおむね以下の記事と同じです。

SQLclのMCPサーバーのデータベース接続をMicrosoft Entra IDのOAuth2で認証する

SQLclのMCPサーバーのデータベース接続にTOKEN_AUTH=AZURE_INTERACTIVEの設定を使用する
https://apexugj.blogspot.com/2025/08/sqlcl-mcp-with-azure-interactive.html


Microsoft Entra IDの設定



接続先となるORDS RESTサービスに対応するアプリケーションを作成します。

Microsoft Azureのコンソールより、Microsoft Entra IDを開きます。

規定のディレクトリよりアプリの登録を開き、新規作成を実行します。


名前はORDS MCPとします。リダイレクトURIは省略します。リダイレクトURIはクライアントに対応するアプリケーションに作成します。

アプリケーションを登録します。


管理のAPIの公開を開き、Scopeの追加を実施します。

リモートMCPサーバーをMicrosoft Entra IDで認証する場合、リソース・サーバーは401 Unauthorizedのレスポンスを返すときにWWW-Authenticateヘッダーで、ここで作成するスコープを返す必要があります。


アプリケーションIDのURIとして、デフォルト値を設定します。

保存してから続けるをクリックします。


作成するスコープのスコープ名はmcp:connectとします。同意できるのはだれですか？として管理者とユーザーを選択します。管理者の同意の表示名、管理者の同意の説明ともに「Connect to My MCP Server」と記述します。

状態に有効を選択し、スコープの追加をクリックします。


管理のアプリロールを開き、アプリロールの作成をクリックします。

ロールによってORDS RESTモジュールを保護するので、ここで作成するアプリロールと同名のロールを、ORDSに作成します。


表示名はORDS REST APIの呼び出し、許可されたメンバーの種類は両方（ユーザー/グループ＋アプリケーション）を選択します。

値はORDSUsers（これがORDSのロール名になります）、説明は「ORDS REST APIの呼び出し」と記述します。

このアプリロールを有効にしますか？をチェックし、適用をクリックします。


アプリケーションORDS MCPをEntra IDのユーザーに割り当てます。割り当てるユーザーに、作成したアプリロールORDSUsersを割り当てます。

ユーザーの割り当ては、エンタープライズアプリケーションに移動して実施します。

概要から、ローカルディレクトリのマネージドアプリケーションのリンクを開きます。


管理のユーザーとグループを開き、ユーザーまたはグループの追加（Add user/group）をクリックします。


ユーザーの選択されていませんをクリックし、ユーザーを割り当てます。


先ほど作成したアプリロールORDSUsersを割り当てるユーザーを選択し、選択をクリックします。


割り当てるロール「ORDS REST APIの呼び出し」（値はORDSUsers）は、すでに選択されています。

割り当てをクリックします。


以上でユーザーにアプリロールORDSUsersが割り当てられました。

規定のディレクトリに戻り、アプリの登録を開きます。すべてのアプリケーションから、先ほど作成したORDS MCPを開きます。


APIのアクセス許可を開き、アクセス許可の追加をクリックします。


所属する組織で使用しているAPIを開き、ORDS MCPを探して選択します。


アプリケーションの許可を選択します。

アクセス許可としてアプリロールORDSUsersが表示されます。このORDSUsersをチェックして、アクセス許可の追加を実行します。


アクセス許可にORDSUsersが追加されました。

アクセス許可の追加を再度クリックします。


先ほどと同様に、所属する組織で使用しているAPIを開き、ORDS MCPを探して選択します。

今度は認可されたアクセス許可を選択し、アクセス許可として表示されたmcp:connectをチェックして、アクセス許可の追加を実行します。


以上でアクセス許可の設定ができました。

Entra IDのアクセストークンをv2に変更します。

マニュフェストを開きます。


Microsoft Graphアプリマニュフェストの"api"の下にある、requestedAccessTokenVersionをnullから２へ変更します。

変更後、保存します。


Entra ID v2アクセストークンでは、ユーザーの識別子となるclaimとしてupnを使用します。

トークン構成を開き、オプションの要求の追加をクリックします。


トークンの種類にアクセスを選択し、要求に含まれるupnをチェックします。これはOAuth2のアクセストークンに、claimとしてupnを追加するという作業です。

以上で追加をクリックします。


Microsoft Graph profileのアクセス許可を有効にしますをチェックして、追加します。


必ずしも必要ではないようですが、念の為同様の操作を行い、IDトークンについてもclaimとしてupnを追加します。


以上でIDトークンとアクセストークンの両方に、属性としてupnが含まれるようになりました。

属性upnに設定される値を調整します。要求upnの３点メニューをクリックし、編集を実行します。


UPNの編集画面で、外部認証済みをはい、ハッシュ記号の置換をはいに設定します。

以上で保存します。


同じ作業をIDトークンとアクセストークンの両方で実施します。


以上で一旦、サーバーに対応したアプリケーションの設定は完了です。


次にクライアントに対応したアプリケーションを作成します。

規定のディレクトリの管理のアプリの登録を開き、新規登録を実行します。


作成するアプリケーションの名前はORDS MCP Clientとします。リダイレクトURIとして、MCP Inspector、ブラウザ版ChatGPTおよびClaude DesktopのURIの３つを設定する必要があるため、ここでの設定は省略します。

以上で登録します。


アプリケーションORDS MCP Clientが作成されます。

後ほどサーバー側のアプリケーションORDS MCPへの紐付けに使うため、アプリケーション（クライアント）IDをコピーしておきます。その後に、リダイレクトURIを追加するのリンクを開きます。


リダイレクトURIを構成します。

リダイレクトURIの追加をクリックし、最初にMCP InspectorのリダイレクトURIを追加します。


MCP InspectorのリダイレクトURIは、MCP InspectorのTransport TypeとしてStreamable HTTPを選択したときに、Authenticationの中に表示されるOAuth 2.0 FlowのRedirect URLの値です。macOSで実行したMCP Inspectorでは以下のURLでした。

http://localhost:6274/oauth/callback


MCP Inspectorでは、プラットフォームにシングルページアプリケーションを選択します。


MCP InspectorのリダイレクトURIを設定し、構成を実行します。


続いて、ブラウザ版ChatGPTとClaude DesktopのリダイレクトURIを構成します。

ChatGPTとClaude Desktopでは、プラットフォームにWebを選択します。MCP InspectorはSPAなので、ブラウザ版ChatGPTやClaude DesktopもSPAとして扱うと勝手に考えていましたが、ChatGPTに相談したところ、リダイレクトURIがhttps://chatgpt.comやhttps://claude.aiならWebです、とChatGPTに指摘されました。

OktaやAuth0、Oracle IAMはSPAとして設定できるので、Entra IDではWebである理由は不明です。Entra IDでの認証時にはクライアントIDに加えてクライアント・シークレットの指定も必要なので、DCRとPKCEが、ChatGPTやClaude Desktopが期待しているようには動作しないのかもしれません。


リダイレクトURIにChatGPTのリダイレクトURIを設定し、構成を実行します。

https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect


2026年3月4日追記 - OpenAI ChatGPTのコールバックURLは仕様が変更された模様で、登録するアプリごとに異なるURLが発行されるようです。リダイレクトURIにワイルドカードが使用できない場合、表示されたコールバックURLをリダイレクトURLとして設定する必要があります。


同様にClaude DesktopのリダイレクトURIを構成します。

https://claude.ai/api/mcp/auth_callback


設定を開き、パブリッククライアントフローを許可します。

パブリッククライアントフローを許可するとPKCEが実行されるため、クライアント・シークレットの指定は不要になるはずですが、Claude DesktopとChatGPTはそうなっていません。MCP Inspectorに限り、クライアント・シークレットの指定が不要でした。


パブリッククライアントフローを許可するを有効にし、保存します。


シークレットが必要なクライアント向けに、証明書とシークレットを開き、新しいクライアントシークレットを作成します。


説明にsecretと記述し、有効期限はデフォルトの推奨: 180 日(６ヶ月)を選択し、クライアントシークレットを追加します。


追加されたシークレットの値（シークレットIDではない）をコピーし、保存しておきます。ChatGPTのアプリやClaude Desktopのカスタムコネクタを作成する際に使用します。


アプリの登録に戻り、アプリケーションORDS MCPを開きます。


APIの公開を開き、クライアントアプリケーションの追加を実行します。


クライアントIDにクライアントに対応するアプリケーションORDS MCP Clientのアプリケーション（クライアント）IDを設定します。承認済みのスコープはサーバーであるアプリケーションORDS MCPのアプリケーション（クライアント）IDを含むので、スコープに含まれるIDとは異なるIDになります。

承認済みのスコープをチェックし、アプリケーションの追加を実行します。


承認済みのクライアント・アプリケーションとしてORDS MCP Clientが追加されます。


以上でEntra IDの設定は完了です。


ORDSおよびnginxの設定



以下のスクリプトを実行し、Oracle REST Data Servicesに権限oracle.example.mcpを作成（すでに存在する場合は再定義）します。ロールとしてORDSUsersを作成し、RESTモジュールsampleserverを保護します。
declare
    l_roles    owa.vc_arr;
    l_modules  owa.vc_arr;
    l_patterns owa.vc_arr;
begin
    ords.create_role(
        p_role_name => 'ORDSUsers'
    );
    l_modules(1) := 'sampleserver';
    l_roles(1)   := 'ORDSUsers';
    ords.define_privilege(
        p_privilege_name => 'oracle.example.mcp',
        p_label          => 'Priviledge for MCP',
        p_roles          => l_roles,
        p_modules        => l_modules,
        p_patterns       => l_patterns    -- no assignment
    );
end;
/

issuerがわからないため、ORDS_SECURITY.CREATE_JWT_PROFILEの実行より先に、/.well-known/以下を設定します。

nginxを実行しているインスタンスに接続します。

rootユーザーで作業します。

sudo -s

[opc@ordsmcp ~]$ sudo -s

[root@ordsmcp opc]# 


nginxのドキュメント・ルートに移動します。

cd /usr/share/nginx/html

[root@ordsmcp opc]# cd /usr/share/nginx/html

[root@ordsmcp html]# 


ディレクトリ.well-knownを作成します。

mkdir .well-known

[root@ordsmcp html]# mkdir .well-known

[root@ordsmcp html]# 


以下を記述したファイルを、.well-known/oauth-protected-resourceとして作成します。
{
  "resource": "アプリケーションORDS MCPのアプリケーション（クライアント）ID",
  "authorization_servers": [ 
    "https://login.microsoftonline.com/テナントID/v2.0"
  ],
  "scopes_supported": ["api://アプリケーションORDS MCPのアプリケーション（クライアント）ID/mcp:connect"]
}
resourceの値は、サーバーに対応したアプリケーションORDS MCPの概要にあるアプリケーション（クライアント）IDです。


authorization_serversはJSON配列で、要素となる値は概要のエンドポイントにあるOpenID Connectメタデータドキュメントの末尾の/.well-known/openid-configurationを除いた部分です。


scopes_supportedはJSON配列で、要素となる値はAPIの公開にあるスコープです。


authorization_serversが認識されない場合を想定し、認可サーバーのメタデータをリソース・サーバーに配置します。

OpenID Connectメタデータドキュメントをダウンロードし、.well-known以下にoauth-authorization-serverとして配置します。

curl -L -o .well-known/oauth-authorization-server https://login.microsoftonline.com/********-****-****-****-************/v2.0/.well-known/openid-configuration

[root@ordsmcp html]# curl -L -o .well-known/oauth-authorization-server https://login.microsoftonline.com/3940****-****-****-****-********2758/v2.0/.well-known/openid-configuration

  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current

                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed

100  1965  100  1965    0     0   3470      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  3471

[root@ordsmcp html]#


/etc/nginx/nginx.confを開き、ヘッダー情報がログに出力されるextended.logが有効になるように、access_logのコメントを変更します。

    #access_log  /var/log/nginx/access.log  main;

    access_log   /var/log/nginx/extended.log extended;

    #access_log   /var/log/nginx/body.log body;


/etc/nginx/default.d/40-www-auth.confを開き、WWW-Authenticateヘッダーがスコープを返すように変更します。scope=で指定する値は、/.well-known/oauth-protected-resourceのscopes_supportedに含まれている値です。

location @ords_401 {

    internal;

    more_clear_headers 'WWW-Authenticate';

    # The same IdP is used for all MCP servers.

    #add_header WWW-Authenticate 'Bearer resource_metadata="$scheme://$host/.well-known/oauth-protected-resource"' always;

    # scope for Microsoft Entra ID

    add_header WWW-Authenticate 'Bearer resource_metadata="$scheme://$host/.well-known/oauth-protected-resource",scope="api://e375****-****-****-****-********6872/mcp:connect"' always;

    # “A dedicated IdP is assigned to each MCP server.

    #add_header WWW-Authenticate 'Bearer resource_metadata="$scheme://$host/.well-known/oauth-protected-resource$uri"' always;


以上の変更を実施し、nginxをリロードします。

nginx -s reload

[root@ordsmcp html]# nginx -s reload

[root@ordsmcp html]# 


extended.logの出力を監視します。

tail -f /var/log/nginx/extended.log

[root@ordsmcp html]# tail -f /var/log/nginx/extended.log



MCP Inspectorを起動し、リモートMCPサーバーに接続します。

npx @modelcontextprotocol/inspector


Entra IDへのサインインが要求されます。アプリロールORDSUsersを割り当てたユーザーでサインインします。


Entra IDへのサインインが成功しても、ORDSのJWTプロファイルが設定されていない、つまりRESTサービスの呼び出しが許可されないため、MCPサーバーへの接続は失敗します。

サインインは成功しているため、extended.logにアクセストークンが出力されます。

接続を諦めるまでサインインが繰り返されるので、アクセストークンが確認できたらMCP InspectorをCTRL+Cで停止するとよいでしょう。


アクセストークンをコピーし、https://jwt.ioなどを使って内容をデコードします。


アクセストークンに含まれる属性audおよび属性issの値をコピーします。また、rolesクレームが存在し、JSON配列の要素としてアプリロールORDSUsersが含まれていることを確認します。

属性audはORDS_SECURITY.CREATE_JWT_PROFILEの引数p_audienceの値になります。属性issは引数p_issuerの値になります。

ブラウザでOpenID ConnectメタデータのURLを開き、属性jwks_uriの値をコピーします。この値は、ORDS_SECURITY.CREATE_JWT_PROFILEの引数p_jwk_urlの値になります。


これらの値を引数に与えて、ORDS_SECURITY.CREATE_JWT_PROFILEを呼び出し、JWTプロファイルを作成します。引数p_role_claim_nameには/rolesを与えます。
begin
    ords_security.delete_jwt_profile;
    ords_security.create_jwt_profile(
        p_issuer => '属性issの値'
        ,p_audience => '属性audの値'
        ,p_jwk_url => '属性jwks_uriの値'
        ,p_role_claim_name => '/roles'
    );
end;
/

ビューUSER_ORDS_JWT_PROFILEを検索し、設定内容を確認します。

select issuer,audience,jwk_url,role_claim_name from user_ords_jwt_profile


以上で、ORDS RESTサービスの保護も完了です。

再度MCP Inspectorから接続します。

今度はConnectedになります。



クライアントからの接続確認



ブラウザ版ChatGPTより接続してみます。

設定のアプリを開き、高度な設定のアプリを作成するを実行します。（ChatGPTが開発者モードである必要があります。）


新しいアプリの名前はMy Oracle Appとします。MCPサーバーのURLとして、ORDS REST APIのエンドポイントURLを設定します。

認証にOAuthを選択し、クライアントに対応したアプリケーションORDS MCP Clientのアプリケーション（クライアント）IDとクライアント・シークレットを指定します。

理解した上で、続行しますをチェックし、作成するをクリックします。


以下のように接続に成功し、リモートMCPサーバーのツールがアクションとして表示されます。
 


ChatGPTで新しいチャットを開始し、作成したアプリMy Oracle Appのツールget_schemaを呼び出します。

「My Oracle Appのget_schemaを呼び出して。」


リモートMCPサーバーのツール呼び出しもできました。

Claude Desktopでも、ChatGPTと同じ設定で、リモートMCPサーバーをカスタムコネクタを追加します。

設定のコネクタを開きます。カスタムコネクタを追加します。


カスタムコネクタの名前はMy Oracle Appとします。リモートMCPサーバーURLとして、ORDS REST APIのエンドポイントURLを設定します。

詳細設定のOAuth Client IDにORDS MCP Clientのアプリケーション（クライアント）ID、OAuthクライアントシークレットとクライアント・シークレットを指定します。

以上を設定し、追加をクリックします。


新しいClaude Desktopではコネクターがカスタマイズに移動したとのことです。

カスタマイズを開きます。


コネクタMy Oracle Appを選択し、連携/連携させるを実行します。


ブラウザが起動し、Entra IDでのサインインが要求されます。


Entra IDでのサインインが完了すると、コネクタとして利用できるツールが確認できます。


ChatGPTと同様に、チャットから呼び出してみます。

「My Oracle Appのget_schemaを呼び出して。」


Claude Desktopでも、ORDS REST APIをEntra IDで認証してアクセスできました。

今回の記事は以上です。

完
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