次世代ターミナル Warp と Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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、Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage への接続を設定

Warp から Azure Data Lake Storage への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Warp からAzure Data Lake Storage のデータを操作するために、まず Connect AI で Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage を選択
    3. データソースの選択
  3. 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：

    1. ADLS Gen2ストレージアカウントにアクセスします
    2. 設定でアクセスキーを選択します
    3. 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、 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。

    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 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

Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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
    • Azure Data Lake Storage で探索できる内容を教えて
    • Azure Data Lake Storage 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、Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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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