Cursor で Amazon Athena 対応アプリケーションを構築する方法 - CData Code Assist MCP

Cursor は、日々の開発ワークフローにエージェント型 AI を統合した AI 搭載コードエディタです。MCP をサポートしているため、エディタから直接ローカルツールやエンタープライズデータソースに接続でき、コンテキストを切り替えることなく自然言語でライブシステムとやり取りできます。

Model Context Protocol（MCP）は、LLM クライアントを構造化されたツールインターフェースを通じて外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP サーバーはスキーマ検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫した方法で取得・推論できるようにします。

この記事では、CData Code Assist MCP for Amazon Athena のインストール、Amazon Athena への接続設定、Code Assist MCP アドオンの Cursor への接続、そしてエディタ内からのリアルタイム Amazon Athena のデータへのクエリ方法を順を追って解説します。

はじめに

---

ステップ1：CData Code Assist MCP for Amazon Athena のダウンロードとインストール

1. まず、CData Code Assist MCP for Amazon Athena をダウンロードします。
2. ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
3. 画面の指示に従ってインストールを完了させます。

インストールが完了したら、Amazon Athena への接続設定に進みましょう。

ステップ2：Amazon Athena への接続を設定

1. インストール完了後、CData Code Assist MCP for Amazon Athena 設定ウィザードを開きます。

   注意：ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData Code Assist MCP for Amazon Athena」を検索してアプリケーションを起動してください。

   
2. MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、 を選択して新しい構成を作成します。
3. 構成名を入力し（例：「cdata_amazonathena」）、OK をクリックします。

4. 設定ウィザードで適切な接続プロパティを入力します。

   Amazon Athena 接続プロパティの取得・設定方法

   それでは、早速Athena に接続していきましょう。

   データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。

   • DataSource：接続するAmazon Athena データソース。
   • Database：接続するAmazon Athena データベース。
   • AWSRegion：Amazon Athena データがホストされているリージョン。
   • S3StagingDirectory：クエリの結果を保存するS3 フォルダ。

   Database またはDataSource が設定されていない場合、CData 製品はAmazon Athena の利用可能なデータソースからすべてのデータベースのリスト化を試みます。そのため、両方のプロパティを設定することでCData 製品のパフォーマンスが向上します。

   Amazon Athena の認証設定

   CData 製品は幅広い認証オプションに対応しています。詳しくはヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してみてください。

   AWS キーを取得

   IAM ユーザーの認証情報を取得するには、以下のステップお試しください。

   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に移動します。

   AWS ルートアカウントの資格情報を取得するには、以下のステップをお試しください。

   1. ルートアカウントの認証情報を使用して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ます。
   3. 表示されたメニューでMy Security Credentials を選択します。
   4. ルートアカウントのアクセスキーを管理または作成するには、Continue to Security Credentials をクリックし、［Access Keys］セクションを展開します。

   その他の認証オプションについては、ヘルプドキュメントの「Amazon Athena への認証」を参照してください。

   
5. Connect をクリックして、Amazon Athena の認証を行います。
6. 次に、Save Configuration をクリックして Code Assist MCP アドオンの構成を保存します。

この操作により、Cursor が Code Assist MCP アドオンを起動する際に参照する .mcp 設定ファイルが作成されます。Code Assist MCP アドオンの設定が完了したら、Cursor に接続していきましょう。

ステップ3：Code Assist MCP アドオンを Cursor に接続

1. Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップを完了します。
2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開きます。
3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリックします。

オプション1：MCP 設定を手動で追加

1. Cursor がエディタ内に mcp.json ファイルを開きます。
2. 以下のコードを追加してファイルを保存します。

{
  "mcpServers": {
    "cdata-local": {
      "command": "C:/Program Files/Java/jdk-17/bin/java.exe",
      "args": [
        "-jar",
        "C:/Program Files/CData/CData Code Assist MCP for Amazon Athena/lib/cdata.mcp.amazonathena.jar",
        "cdata_amazonathena"
      ]
    }
  }
}



注意：command の値は Java 17 以上の java.exe 実行ファイルのパスを、JAR パスはインストールされた CData Code Assist MCP アドオンの .jar ファイルのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります（例：「cdata_amazonathena」）。

オプション2：CData Code Assist MCP for Amazon Athena の UI から MCP 設定をコピー

1. 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。

2. AI MCP Tool ドロップダウンから Cursor を選択します。

3. MCP Client Instructions の手順に従って、MCP 設定に必要なフォルダを作成します。

4. 表示された JSON コードをコピーして、設定ファイルに貼り付けます。
5. Cursor で、mcp.json 設定を含むプロジェクトフォルダを開きます。
4. Code Assist MCP アドオンが、Installed MCP Servers の一覧に Running と表示されていれば設定完了です。

ステップ4：Cursor からリアルタイムの Amazon Athena のデータにクエリ

1. 上部バーの Toggle AI Pane をクリックして、チャットウィンドウを開きます。
2. 自然言語を使って Amazon Athena のデータについて質問してみましょう。例：

   "List all tables available in my Amazon Athena のデータ connection."

   

これで Cursor と CData Code Assist MCP for Amazon Athena の連携が完了しました。MCP ツールを活用して、スキーマの探索や Amazon Athena に対するリアルタイムクエリを実行できます。

Code Assist MCP で構築。CData Drivers で本番運用。

Code Assist MCP を無料でダウンロードして、開発中にライブの Amazon Athena のデータ へのスキーマ対応アクセスを AI ツールに提供しましょう。本番環境に移行する際は、CData Amazon Athena Drivers が同じ SQL ベースのアクセスをエンタープライズグレードのパフォーマンス、セキュリティ、信頼性で提供します。

CData コミュニティにアクセスして、インサイトの共有や質問、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を探索しましょう。