CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムCSV のデータにクエリ

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Zed Editor からCSV のデータにセキュアにアクセスし、開発環境内で直接クエリを実行できます。

Zed は、速度とコラボレーションを重視して設計された高性能なオープンソースコードエディタです。組み込みの AI エージェントパネルは LLM を活用したインタラクションと MCP（Model Context Protocol）ツール連携をサポートしており、開発者はエディタから直接、外部データソースにリアルタイムでアクセスできます。

Zed の組み込み MCP（Model Context Protocol）Server を通じて CData Connect AI と連携すると、Zed の AI エージェントがリアルタイムでCSV のデータにセキュアにアクセスできるようになります。エディタを離れることなく、スキーマのクエリやレコードの取得、CSV のデータの探索が可能です。カスタムの連携コードを書く必要もありません。

この記事では、Connect AI での CSV 接続の設定、Zed への CData MCP サーバーの登録、そして Zed のエージェントパネルからリアルタイムでCSV のデータにクエリする方法を解説します。

ステップ 1：Zed 用に CSV への接続を設定

Zed から CSV への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを介して実現します。まずは CData Connect AI で CSV への接続を作成・設定しましょう。

  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 で接続を追加
  2. 接続を追加パネルから CSV を選択
    3. データソースの選択
  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、ユーザーベースのアクセス許可を設定
    6. アクセス許可の更新

Personal Access Token の追加

Zed から Connect AI への接続認証には、Personal Access Token（PAT）を使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 画面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
  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入力し、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存してください。トークンは作成時にのみ表示されます

CSV の接続設定と PAT の生成が完了しました。これで Zed から Connect AI を通じてCSV のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Zed で Connect AI を設定

続いて、Zed に CData Connect AI の MCP エンドポイントを登録して、組み込みの AI エージェントがライブデータツールを検出・呼び出せるようにしましょう。

  1. Zed をダウンロードしてインストール
  2. Ctrl + Shift + / を押すか、エディタ右下のスパークルアイコンをクリックしてエージェントパネルを開きます
  3. エージェントパネルで ...（toggle agent menu）をクリックし、ドロップダウンから Add Custom Server を選択 エージェントメニューからカスタム MCP サーバーを追加
  4. Configure Remote オプションを選択して CData の MCP を設定します
  5. Add MCP Server ダイアログが開き、リモートサーバーの設定テンプレートが表示されます。プレースホルダーの内容を以下の JSON に置き換えてください： 
    {
    "cdata": {
        "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
        "headers": {
            "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
        }
    }
}

    注意：Connect AI のメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、Base64 エンコードした文字列の先頭に Basic を付けます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ の場合、ヘッダー値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のようになります。

    CData Connect AI MCP サーバーの設定を貼り付け
  6. Add Server をクリックするか、Ctrl + Enter を押して MCP サーバーを登録

LLM プロバイダーの設定

Zed のエージェントが推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。エージェントがクエリを解釈し、Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出せるようにプロバイダーを設定しましょう。

  1. ...（toggle agent menu）をクリックし、Settings を選択
  2. LLM Providers で、使用するプロバイダー（Anthropic、OpenAI、Google AI など）を展開し、API キーを入力
  3. Model Context Protocol (MCP) Servers で、cdata が緑色のドットとともに表示され、トグルが有効になっていることを確認 Zed の Settings で CData MCP サーバーが有効であることを確認

MCP サーバーの登録と LLM プロバイダーの設定が完了しました。これで Zed のエージェントが Connect AI を通じてリアルタイムでCSV のデータにクエリできるようになりました。

ステップ 3：Zed エージェントからリアルタイムでCSV のデータにクエリ

連携の設定が完了したので、Zed のエージェントパネルから自然言語のプロンプトを使ってCSV のデータを探索してみましょう。

  1. Ctrl + Shift + / でエージェントパネルを開き、新しいスレッドを開始
  2. データを操作するプロンプトを入力します。例えば：
    • CData 接続のすべてのカタログを一覧表示して
    • CSV の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • CSV のデータのテーブルから上位 5 件のレコードを取得して
  3. エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、CSV のデータからリアルタイムの結果を返します Zed のエージェントパネルからリアルタイムデータをクエリ

これで、Zed のエージェントが CData Connect AI MCP サーバーと通信し、リモート MCP ツールを通じてエディタから直接リアルタイムのCSV のデータを取得できるようになりました。

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