CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの BigQuery データにアクセス

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Cursor エディタからセキュアにBigQuery のデータにアクセスし、操作できるようにします。

Cursor は、AI を活用したコードエディタで、開発ワークフローに会話型やエージェント形式のアシスタンス機能を組み込んでいます。MCP（Model Context Protocol）ツールで Cursor を拡張することで、AI エージェントに API やデータベースなどの外部システムへのセキュアなアクセスを提供できます。

Cursor を CData Connect AI の組み込み CData MCP Server と統合すると、IDE にデータをコピーすることなく、エディタの AI がリアルタイムのBigQuery のデータにクエリ、分析、操作を実行できるようになります。これにより、Cursor から直接、ガバナンスされたエンタープライズデータとチャットできる開発体験が実現します。

この記事では、Connect AI での BigQuery 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor への CData MCP Server の登録、そして AI チャットパネルを使用したリアルタイムBigQuery のデータの探索方法について説明します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery

はじめに

ステップ 1：Cursor 用の BigQuery 接続を設定

Cursor から BigQuery 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。Cursor からBigQuery のデータを操作するには、まず CData Connect AI で BigQuery 接続を作成・設定します。

Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック

Add Connection パネルから BigQuery を選択

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

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Save & Test をクリック
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、Cursor 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、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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

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

BigQuery 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から CData MCP Server 経由でBigQuery のデータに接続できます。

ステップ 2：Cursor で CData MCP Server を設定

次に、CData MCP Server を使用するように Cursor を設定します。Cursor はユーザー設定ディレクトリの mcp.json ファイルから MCP 設定を読み込み、登録されたサーバーを Tools & MCP 設定で公開します。設定が完了すると、Cursor の AI チャットで CData Connect AI が公開するツールを呼び出せるようになります。

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フローを完了
上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く
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
Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます

以下の設定を追加します。ヘッダーに挿入する前に、email:PAT を Base64 エンコードしてください：

{
  "mcpServers": {
    "cdata-mcp": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
      }
    }
  }
}