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

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Azure Data Lake Storage 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、Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage 接続を設定

Windsurf から Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Azure Data Lake Storage 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 Azure Data Lake Storage を選択

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、 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。

   
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

Azure Data Lake Storage 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でAzure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage 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
   • Azure Data Lake Storage で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage 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Azure Data Lake Storage のデータを取得できるようになりました。

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