CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム API データにアクセス

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Windsurf の Cascade エージェントが IDE 内からセキュアにAPIのリアルタイムデータにアクセスし、クエリを実行できるようにします。

Windsurf は、プロジェクトのコンテキストを理解し、エディタ内で複雑なタスクを自律的に実行するコーディングエージェント Cascade を中心に設計された AI ネイティブ IDE です。Cascade は MCP（Model Context Protocol） をサポートしており、エージェントが開発環境から離れることなく外部ツールやデータソースを検出し、呼び出すことができます。

Windsurf を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と連携することで、Cascade エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムAPI のデータに IDE 内からアクセスできるようになります。これにより、開発者は自然言語プロンプトを使って、Windsurf から直接カタログの一覧表示、スキーマの確認、API のデータレコードのクエリが行えます。

この記事では、Connect AI での API 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Windsurf への Connect AI MCP Server の設定、そして Cascade チャットからリアルタイムAPI のデータをクエリして連携を確認する方法について説明します。

ステップ 1：Windsurf 用の your API 接続を設定

Windsurf から your API への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Windsurf からAPI のデータを操作するには、まず CData Connect AI で your API 接続を作成・設定します。

  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. Add Connection パネルから API を選択
  3. your API に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    To connect to your API, configure the following properties on the Global Settings page:

    • In Authentication, select the Type and fill in the required properties
    • In Headers, add the required HTTP headers for your API
    • In Pagination, select the Type and fill in the required properties

    After the configuring the global settings, navigate to the Tables to add tables. For each table you wish to add:

    1. Click "+ Add"
    2. Set the Name for the table
    3. Set Request URL to the API endpoint you wish to work with
    4. (Optional) In Parameters, add the required URL Parameters for your API endpoint
    5. (Optional) In Headers, add the required HTTP headers for the API endpoint
    6. In Table Data click " Configure"
    7. Review the response from the API and click "Next"
    8. Select which element to use as the Repeated Elements and which elements to use as Columns and click "Next"
    9. Preview the tabular model of the API response and click "Confirm"
  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

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Windsurf から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
  2. Settings ページで 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. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください

API 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でAPI のデータに接続できます。

ステップ 2：Windsurf で Connect AI MCP を設定

次に、Cascade エージェントが Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるよう、Windsurf に Connect AI リモート MCP サーバーを設定します。

  1. Windsurf IDE をダウンロードしてインストール
  2. Windsurf を開き、右上のプロフィールアイコンをクリックして Windsurf Settings を選択
  3. Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック
  4. MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック
  5. この操作で mcp_config.json ファイルが開きます。以下の JSON を貼り付けてください： 
    {
    "mcpServers": {
        "cdata-mcp": {
            "serverUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
                "Content-Type": "application/json"
            }
        }
    }
}

    注意：Windsurf は Connect AI に対して Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で連結し、その文字列を Base64 エンコードして Basic を先頭に付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のようになります。

  6. mcp_config.json ファイルを保存し、MCP Registry に戻る
  7. Installed の下に cdata-mcp が表示され、Enabled とマークされていることを確認

MCP サーバーの登録と有効化が完了したら、Windsurf から Connect AI を通じてリアルタイムのAPI のデータをクエリする準備が整いました。

ステップ 3：Windsurf からリアルタイムのAPI のデータをクエリ

連携が完了したら、Windsurf の Cascade チャットパネルを使って自然言語プロンプトでリアルタイムのAPI のデータを操作できます。

  1. Windsurf の上部バーで Editor から Agent に切り替えて新しい Cascade チャットを開く
  2. チャットパネルの下部で cdata-mcp サーバーが表示され、トグルが有効になっていることを確認
  3. 以下のようなプロンプトを入力してエージェントとのやり取りを開始：
    • cdata-mcp 接続内のすべてのカタログを一覧表示して
    • API で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • API のデータ のテーブルからトップ 5 件のレコードをクエリして
  4. Cascade エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、リアルタイムのAPI のデータを返します

これで、Windsurf IDE が Connect AI MCP Server と通信し、エディタから直接リモート MCP を通じてリアルタイムのAPI のデータを取得できるようになりました。

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