Kiro で CSV に連携するアプリケーションを構築（CData Connect AI）

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、データをレプリケーションすることなく、Kiro からセキュアにリアルタイムのCSV のデータへアクセス・クエリ・操作できるようにします。

Kiro は、AWS が提供するエージェント型の AI IDE です。仕様（スペック）駆動でソフトウェア開発を進めるアプローチを採用しており、自然言語のプロンプトを詳細な仕様に落とし込み、そこから動作するコード、テスト、ドキュメントまでを生成します。デスクトップ IDE と CLI のいずれでも利用でき、すべてのプランでリモート MCP サーバーをネイティブにサポートしているため、エージェントは開発を進めながら企業システムからリアルタイムのコンテキストを取得できます。

MCP（Model Context Protocol）を介して Kiro を CData Connect AI と連携させると、Kiro のエージェントはあらゆるコーディングセッションの中で、リアルタイムのCSV のデータに対するクエリ、分析、操作を直接実行できるようになります。認証、セキュリティ、クエリの最適化は Connect AI が引き受け、仕様の生成やコードの記述、タスクの実行は Kiro が担うため、開発者はインテリジェントなアプリケーションの構築に専念できます。

この記事では、Connect AI での CSV 接続の設定、必要な認証情報の生成、Kiro への Connect AI MCP Server の登録、そしてコーディングセッション中にエージェントがリアルタイムのCSV のデータを正しく扱えることを確認するまでの手順を説明します。

前提条件

ステップ 1：Kiro 用の CSV 接続を設定

Kiro から CSV への接続は、Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Kiro のエージェントセッションからCSV のデータを操作するには、まず Connect AI で CSV 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 Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから CSV を選択 データソースを選択
  3. CSV に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    CSV 接続プロパティの取得・設定方法

    DataSource プロパティにローカルフォルダ名を設定します。

    .csv、.tab、.txt ではない拡張子のファイルを扱う場合には、IncludeFiles 使用する拡張子をカンマ区切りで設定します。Microsoft Jet OLE DB 4.0 driver 準拠の場合にはExtended Properties を設定できます。別の方法として、Schema.ini ファイルにファイル形式を記述することも可能です。

    CSV ファイルを削除・更新する場合は、UseRowNumbers をTRUE に設定します。RowNumber はテーブルKey として扱われます。

    Amazon S3 内のCSV への接続

    URI をバケットおよびフォルダに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

    • AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
    • AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

    Box 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

    Dropbox 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むフォルダへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。

    SharePoint Online SOAP 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

    SharePoint Online REST 内のCSV への接続

    URI をCSV ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

    FTP 内のCSV への接続

    URI をルートフォルダとして使用されるフォルダへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

    Google Drive 内のCSV への接続

    デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

    接続を設定（Salesforce の例）

    Save & Test をクリック

  4. Add CSV Connection ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新 権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Kiro 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。

  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（例：Kiro MCP）を付けて Create をクリック 新しい PAT を作成

CSV 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Kiro から Connect AI 経由でCSV のデータに接続できます。


ステップ 2：Kiro に CData Connect AI MCP Server を登録

Kiro は、mcp.json という設定ファイルに登録された MCP サーバーを通じて外部のデータソースに接続します。このステップでは、そのファイルを開いて Connect AI のサーバー情報を追加し、接続を確認します。

  1. プロジェクトフォルダを開きます。Kiro のエージェント機能は、プロジェクトが開かれていないと有効になりません。Kiro を起動したら、Getting started 画面で Open a project をクリックします（左側の Explorer パネルにある Open Folder からでも構いません）。既存のフォルダでも新規に作成した空のフォルダでも問題ありません。開いた状態になっていることが重要です。 Kiro でプロジェクトフォルダを開く
  2. MCP 設定ファイルを開きます。Ctrl + Shift + P（Windows）または Cmd + Shift + P（Mac）を押してコマンドパレットを開きます。MCP と入力し、Kiro: Open user MCP config (JSON) を選択すると、Kiro に MCP サーバーを登録するための mcp.json ファイルが開きます。 Kiro のユーザー MCP 設定を開く
  3. Base64 の認証情報を生成します。Kiro は、メールアドレスと PAT を 1 つの Base64 文字列にまとめてエンコードしたもので Connect AI に認証します。ターミナルを開き、お使いの OS に合わせて以下のコマンドを実行してください。[email protected] は Connect AI のログインに使用するメールアドレスに、YourPAT はステップ 1 で作成した PAT に置き換えます。

    Windows（PowerShell）の場合

    [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes("[email protected]:YourPAT"))

    Mac/Linux（ターミナル）の場合

    echo -n "[email protected]:YourPAT" | base64

    出力された文字列をコピーしておきます。次のステップで設定ファイルに貼り付けます。

  4. Connect AI サーバーを mcp.json に追加します。以下のブロックを mcp.json ファイルに貼り付け、your_base64_string を前のステップでコピーした文字列に置き換えてください。 
    {
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_base64_string"
      }
    }
  }
}
    mcp.json で Connect AI MCP サーバーを設定
  5. ファイルを保存します。Ctrl + S（Windows）または Cmd + S（Mac）を押します。Kiro は mcp.json の変更を自動的に読み込むため、再起動は必要ありません。
  6. 接続を確認します。左側のサイドバーにあるゴーストアイコンをクリックして Kiro パネルを開きます。MCP SERVERS の下に cdata-connect-ai が緑色の接続済みインジケータとともに表示されていれば成功です。Kiro のチャットパネルで次のように入力して確認することもできます。 
    Connect AI で利用可能な接続をすべて一覧表示して。

    レスポンスに CSV 接続が表示されれば、MCP サーバーは正しく設定されています。これでリアルタイムデータへのクエリを始められます。

    Kiro で Connect AI MCP サーバーの接続を確認

ステップ 3：Kiro からリアルタイムの CSV のデータ をクエリ

MCP サーバーの登録と動作確認が完了すると、Kiro のエージェントはどのセッションからでもリアルタイムのCSV のデータに直接アクセスできます。Kiro のチャットパネルを開き、以下のプロンプトでデータを操作してみましょう。

この連携では、以下の Connect AI MCP ツールが順に呼び出されます。

MCP ツール 用途
getCatalogsConnect AI から利用可能な接続をすべて取得します
getSchemas選択した接続のデータベーススキーマを取得します
getTables選択したスキーマのすべてのテーブルとビューを取得します
queryData生成された SQL クエリを実行し、リアルタイムの結果を返します

Kiro のチャットパネルを開き、以下のようなプロンプトでCSV のデータを操作してみてください。

  • 「CSV 接続ではどのテーブルが利用できますか？」
  • 「CSV のデータから売上高の大きい順に上位のレコードを表示して」
  • 「アクティブなCSV のデータとその現在のステータスを一覧表示して」
  • 「今四半期のCSV のデータのアクティビティを要約して」

Kiro は CData の接続をすべて自動的に検出し、最も関連性の高い接続を選択したうえでスキーマを把握し、適切な SQL クエリを生成・実行して、リアルタイムの結果をそのままチャットに返します。

Kiro と CData でリアルタイムにデータを活用するアプリケーションを構築

Kiro と CData Connect AI を組み合わせると、自然言語のプロンプトだけで企業システムのリアルタイムデータを操作できるようになります。ETL パイプラインもデータ同期ジョブも、独自の連携ロジックを組む必要もありません。運用の負担を抑えながらガバナンスを強化でき、AI エージェントからより速く、より根拠のある回答を得られます。

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