次世代ターミナル Warp と Amazon S3 を MCP で接続（CData Connect AI）

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
次世代ターミナル Warp から Amazon S3 のデータを操作する手順を解説。CData Connect AI の Remote MCP Server で接続を設定し、Warp Agent にリアルタイムの Amazon S3 のデータを自然言語で操作させます。

Warp は、モダンなターミナルと AI エージェントを組み合わせたエージェント型の開発環境です。大規模言語モデル（LLM）との対話や Model Context Protocol（MCP） サーバーとの連携に対応しているため、ターミナルを離れることなく、エージェントから外部のリアルタイムデータソースにアクセスできます。

Warp 組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、Warp Agent はガバナンスの効いたリアルタイムの Amazon S3 のデータにアクセスできるようになります。連携用のコードを書かなくても、Amazon S3 のデータの探索や自然言語での質問、レコードの操作ができます。

この記事では、Connect AI での Amazon S3 接続の設定、Warp での CData MCP Server の設定、Warp Agent からリアルタイムの Amazon S3 のデータを操作する方法の3点をご紹介します。

ステップ 1：Warp 用に Amazon S3 への接続を設定

Warp から Amazon S3 への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Warp からAmazon S3 のデータを操作するために、まず Connect AI で Amazon S3 のコネクションを作成・設定していきましょう。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
    2. Connect AI での接続の追加
  2. Add Connection パネルから Amazon S3 を選択
    3. データソースの選択
  3. Amazon S3 に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Amazon S3 リクエストを認可するには、管理者アカウントまたはカスタム権限を持つIAM ユーザーの認証情報を入力します。AccessKey をアクセスキーID に設定します。SecretKey をシークレットアクセスキーに設定します。

    Note: AWS アカウント管理者として接続できますが、AWS サービスにアクセスするにはIAM ユーザー認証情報を使用することをお勧めします。

    尚、CData 製品はAmazon S3 のファイルの一覧表示やユーザー管理情報の取得用です。S3 に保管されているExcel、CSV、JSON などのファイル内のデータを読み込みたい場合には、Excel Driver、CSV Driver、JSON Driver をご利用ください。

    アクセスキーの取得

    IAM ユーザーの資格情報を取得するには：

    1. IAM コンソールにサインインします。
    2. ナビゲーションペインで「ユーザー」を選択します。
    3. ユーザーのアクセスキーを作成または管理するには、ユーザーを選択してから「セキュリティ認証情報」タブを選択します。

    AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには：

    1. ルートアカウントの資格情報を使用してAWS 管理コンソールにサインインします。
    2. アカウント名または番号を選択し、表示されたメニューで「My Security Credentials」を選択します。
    3. 「Continue to Security Credentials」をクリックし、「Access Keys」セクションを展開して、ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成します。

    AWS ロールとして認証

    多くの場合、認証にはAWS ルートユーザーのダイレクトなセキュリティ認証情報ではなく、IAM ロールを使用することをお勧めします。RoleARN を指定することでAWS ロールを代わりに使用できます。これにより、CData 製品は指定されたロールの資格情報を取得しようと試みます。

    （すでにEC2 インスタンスなどで接続されているのではなく）AWS に接続している場合は、ロールを引き受けるIAM ユーザーのAccessKey とSecretKey を追加で指定する必要があります。AWS ルートユーザーのAccessKey および SecretKey を指定する場合、ロールは使用できません。

    SSO 認証

    SSO 認証を必要とするユーザーおよびロールには、RoleARN およびPrincipalArn 接続プロパティを指定してください。各Identity Provider に固有のSSOProperties を指定し、AccessKey とSecretKey を空のままにする必要があります。これにより、CData 製品は一時的な認証資格情報を取得するために、リクエストでSSO 認証情報を送信します。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリック
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
    6. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Warp から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御をきめ細かく保つため、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
  2. Settings ページで Personal Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
  3. PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
    4. 新しい PAT の作成
  4. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

Amazon S3 のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Warp は Connect AI 経由で Amazon S3 のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Warp で Connect AI を設定

続いて、Warp で Warp Agent を有効にし、LLM プロバイダーと Connect AI の MCP エンドポイントを設定します。これで、エージェントがリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

  1. Warp をダウンロード・インストールし、Warp アカウントにサインアップまたはログインします
  2. ウィンドウ左上の Tabs panel アイコンをクリックするか、Ctrl + Shift + B を押します Warp で Tabs panel を開く
  3. Settings をクリックして Agents を展開し、Warp Agent を選択して Warp Agent のトグルをオンにします Settings で Warp Agent を有効化

LLM プロバイダーの設定

Warp Agent がプロンプトを解釈し、どの MCP ツールを呼び出すかを判断するには、LLM プロバイダーが必要です。お好みのプロバイダーの API キーを追加しましょう。

  1. 同じ Warp Agent ページで、Custom Inference セクションまでスクロールします
  2. 使用する LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google など）の API キーを入力します Custom Inference で LLM の API キーを追加

Connect AI MCP Server の追加

  1. Agents の下にある MCP servers をクリックし、 Add をクリック Warp で新しい MCP サーバーを追加
  2. Add New MCP Server エディターに、以下の JSON 設定を貼り付けます： 
    {
  "mcpServers": {
    "CData_Connect_AI": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}

    注意：Connect AI のユーザーメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ の場合、ヘッダーの値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のような値になります

    Connect AI MCP Server の設定
  3. Save をクリックして MCP サーバーを追加
  4. My MCPs に CData_Connect_AI が表示され、トグルが有効になっていてツールが利用可能な状態であることを確認します Warp で Connect AI MCP Server が有効になっていることを確認

MCP サーバーと LLM プロバイダーの設定が完了したので、Warp Agent は Connect AI 経由でリアルタイムの Amazon S3 のデータを操作できる状態になりました。

ステップ 3：Warp Agent からリアルタイムの Amazon S3 のデータを操作

それでは、Warp Agent で自然言語のプロンプトを使って、リアルタイムの Amazon S3 のデータを探索してみましょう。

  1. 左ナビゲーションバーの アイコンをクリックし、Agent を選択 Warp で新しいエージェントの会話を開始
  2. データを操作するプロンプトを入力します。例：
    • CData_Connect_AI の MCP 接続で利用可能なデータソースを一覧表示して
    • Amazon S3 で探索できる内容を教えて
    • Amazon S3 のデータから最新のレコードを 5 件取得して
    Warp Agent にプロンプトを入力
  3. エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、Amazon S3 のデータをリアルタイムで取得して返します Warp Agent からリアルタイムデータを操作

これで Warp Agent が Connect AI MCP Server を呼び出し、Remote MCP ツールを通じてリアルタイムの Amazon S3 のデータを操作できるようになりました。ここまでの操作はすべてターミナル上で完結します。

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