CData Connect AI を使用して Cline をAzure Analysis Services データと連携

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、IDE 内からCline でAzure Analysis Services のデータへのセキュアなアクセスとクエリを実現します。

Cline は、VS Code やCursor などの最新IDE 内で動作する自律型AI コーディングエージェントです。開発者は、構造化された実行モデルを使用してエディタ内から直接タスクを推論し、アクションを実行し、外部システムと対話するエージェント駆動型ワークフローを構築できます。

Cline を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを通じてCData Connect AI と連携させることで、エージェントはAzure Analysis Services のデータをリアルタイムでクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、Cline のIDE 内エージェントフレームワークとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続が橋渡しされ、手動でのデータ移動なしに、すべてのデータアクセスが許可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI でAzure Analysis Services の接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Cline にConnect AI MCP サーバーを登録し、エージェントがIDE 内からAzure Analysis Services のデータと正常に対話できることを確認する手順を説明します。

ステップ1：Cline 用のAzure Analysis Services 接続を設定

Cline からAzure Analysis Services への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーを通じて実現されます。Cline からAzure Analysis Services のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でAzure Analysis Services 接続を作成して設定します。

Connect AI にログインし、Sources をクリックし、 Add Connection をクリックします

Add Connection パネルからAzure Analysis Services を選択します

Azure Analysis Services に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Azure Analysis Services（AAS）接続プロパティの取得・設定方法

接続するには、認証に加えて、Url プロパティを有効なAzure Analysis Services サーバー（例えばasazure://southcentralus.asazure.windows.net/server）に設定します。必要に応じて、Database プロパティを設定して、サーバー上のどのAzure データベースに接続するかを指定できます。

Azure Analysis Services はOAuth 認証標準を使用します。CData 製品では組込みOAuth が利用できるので、接続プロパティを設定することなく接続を試行するだけで、ブラウザ経由でAAS に認証できます。詳しい設定方法については、ヘルプドキュメントの「Azure Analysis Services への認証」セクションを参照してください。
Save & Test をクリックします
Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Cline からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別のPAT を作成することがベストプラクティスです。

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 を開きます
Settings ページでAccess Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします

トークンが表示されたらコピーし、安全に保管してください。再度表示されることはありません

Azure Analysis Services 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData MCP サーバーを通じてAzure Analysis Services のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：Cline のインストールとセットアップ

Cline はIDE 拡張機能として配布されており、VS Code やCursor などの環境にインストールできます。この例ではCursor を使用しますが、手順はサポートされているIDE で同じです。

Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします
モデルの選択や権限プロンプトを含む、Cline の初期セットアップフローを完了します
セットアップが完了すると、Cline エージェントパネルがIDE 内に自動的に開きます

ステップ3：Connect AI リモートMCP サーバーの追加

Cline が実行されたら、エージェントがConnect AI を通じてAzure Analysis Services のデータにアクセスできるようにCData Connect AI リモートMCP サーバーを追加します。

Cline パネルでMCP Servers をクリックします
Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
JSON 設定ファイルが開きます。以下の設定を貼り付けます
```
{
  "mcpServers": {
    "mcp": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_email:your_PAT"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
```
注：Cline はConnect AI で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 を組み合わせます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 のように、Authorization ヘッダーの値としてBasic [email protected]:ABC123...XYZ789 のように追加します。
ファイルを保存し、MCP Servers 画面に戻ってサーバーがリストに表示され有効になっていることを確認します

ステップ4：Cline からリアルタイムデータをクエリ

MCP サーバーが登録されると、Cline はConnect AI で公開されているリアルタイムデータソースと対話できるようになります。

Cline パネルのアイコンをクリックしてNew Task/Chat を開始します
チャットウィンドウの下部で、設定したMCP サーバーが選択されていることを確認します
以下のようなプロンプトを入力してエージェントと対話を開始します：
- List connections
- Show schemas for a catalog
- Query recent records from Azure Analysis Services のデータ