CData Connect AI を使用して Cline をAzure Data Lake Storage データと連携
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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 接続を設定
Cline からAzure Data Lake Storage 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 Data Lake Storage のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でAzure Data Lake Storage 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 Data Lake Storage を選択します
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Azure Data Lake Storage 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 Data Lake Storage 接続プロパティの取得・設定方法
Azure Data Lake Storage Gen2 への接続
それでは、Gen2 Data Lake Storage アカウントに接続していきましょう。接続するには、以下のプロパティを設定します。
- Account:ストレージアカウントの名前
- FileSystem:このアカウントに使用されるファイルシステム名。例えば、Azure Blob コンテナの名前
- Directory(オプション):レプリケートされたファイルが保存される場所へのパス。パスが指定されない場合、ファイルはルートディレクトリに保存されます
Azure Data Lake Storage Gen2への認証
続いて、認証方法を設定しましょう。CData 製品では、5つの認証方法をサポートしています:アクセスキー(AccessKey)の使用、共有アクセス署名(SAS)の使用、Azure Active Directory OAuth(AzureAD)経由、Azure サービスプリンシパル(AzureServicePrincipal またはAzureServicePrincipalCert)経由、およびManaged Service Identity(AzureMSI)経由です。
アクセスキー
アクセスキーを使用して接続するには、まずADLS Gen2ストレージアカウントで利用可能なアクセスキーを取得する必要があります。
Azure ポータルでの手順は以下のとおりです:
- ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
- 設定でアクセスキーを選択します
- 利用可能なアクセスキーの1つの値をAccessKey 接続プロパティにコピーします
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme:AccessKey
- AccessKey:先ほどAzure ポータルで取得したアクセスキーの値
共有アクセス署名(SAS)
共有アクセス署名を使用して接続するには、まずAzure Storage Explorer ツールを使用して署名を生成する必要があります。
接続の準備ができたら、以下のプロパティを設定してください。
- AuthScheme:SAS
- SharedAccessSignature:先ほど生成した共有アクセス署名の値
その他の認証方法については、 href="/kb/help/" target="_blank">ヘルプドキュメントの「Azure Data Lake Storage Gen2への認証」セクションをご確認ください。
- 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 Data Lake Storage 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData Connect AI を通じてAzure Data Lake Storage 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。
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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 Data Lake Storage 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。
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Cline パネルでMCP Servers をクリックします
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Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
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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。
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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。
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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
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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
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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 Data Lake Storage のデータ
これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてAzure Data Lake Storage のデータにアクセスしてクエリできるよう完全に設定され、IDE 内から直接リアルタイムのデータ駆動型ワークフローが実現できます。
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