Cline を使用して Visual Studio Code からリアルタイム CSV のデータにアクセスする方法
Cline は IDE 上で動作する自律型コーディングエージェントです。ユーザーの許可を得ながら、ファイルの作成や編集、コマンドの実行、ブラウザの操作などを実行できます。CData MCP Server for CSV と組み合わせることで、IDE から直接 CRM データにリアルタイムでアクセスでき、開発環境を離れることなくリアルタイムのスキーマとレコードを使用してデータ駆動型機能の構築、テスト、検証が行えます。
この記事では、CData MCP Server for CSV を WSL(Windows Subsystem for Linux)で実行し、Windows 上の Visual Studio Code の Cline 拡張機能から接続する方法について説明します。
背景
CData MCP Server は通常、Claude Desktop などのクライアント向けに設計されています。しかし、Windows の VS Code で Cline 拡張機能を使用してサーバーに接続しようとすると、以下のエラーが発生しました:
MCP error -32000: Connection closed
この問題は、Cline 拡張機能の Windows 版における stdio トランスポート実装の I/O 処理に起因していると考えられます。
- 関連する GitHub Issue: https://github.com/cline/cline/issues/3464
- また、Java や Node などのプロセスを起動する際に、PATH などの環境変数が正しく継承されない場合があります。
前提条件
- Windows に Visual Studio Code がインストールされていること
- VS Code に Cline 拡張機能がインストールおよび設定されていること
- Windows Subsystem for Linux (WSL) がインストールされ、Linux ディストリビューション(Ubuntu など)が動作していること
- WSL に Java 21 以上の JRE がインストールされていること
- Windows に CData MCP Server for CSV がインストールされていること
ステップ 1: CSV で認証(Windows 上)
WSL で MCP Server を実行する前に、Windows 環境で認証フローを完了する必要があります。これにより、必要な資格情報がすべて生成され、適切に保存されます。「CData MCP Server for CSV」を見つけて実行するか、MCP Server JAR ファイルを実行して設定ウィザードを開きます。
java -jar "C:\Program Files\CData\CData MCP Server for CSV 2024\lib\cdata.mcp.csv.jar"
CSV への接続
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 を設定することができます。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 ファイルの削除や更新を行う場合には、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。
CData MCP Server の設定
MCP Server に名前を付け(例: cdatacsv)、必要な接続プロパティを入力して「Connect」をクリックします。
接続に成功すると、以下のディレクトリとファイルが作成されます:
C:\Users\<username>\AppData\Roaming\CData\csv Provider\ |-- cdatacsv.mcp |-- (その他のサポート設定ファイル)
ステップ 2: MCP Server 設定を WSL にコピー
次に、設定フォルダ全体を Windows から WSL 環境にコピーします。
mkdir -p ~/.config/CData/ cp -r /mnt/c/Users/<username>/AppData/Roaming/CData/"csv Provider" ~/.config/CData/
コピー先のパスが正確に ~/.config/CData/csv Provider/ と一致していることを確認してください。
ステップ 3: WSL に MCP Server をインストール
Java をインストールし、MCP Server JAR を WSL 内の目的の場所に配置します:
sudo apt update sudo apt install openjdk-21-jre-headless sudo mkdir -p /opt/cdata/mcp_csv/lib sudo cp /mnt/c/Program\ Files/CData/CData\ MCP\ Server\ for\ CSV\ 2024/lib/cdata.mcp.csv.jar /opt/cdata/mcp_csv/lib/
ステップ 4: Cline の設定
次に、wsl コマンドを使用して WSL 内で MCP Server を起動するように Cline 拡張機能を設定します。
以下の内容で cline_mcp_settings.json を作成または更新します:
{
"mcpServers": {
"cdatacsv": {
"autoApprove": ["*"],
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "wsl",
"args": [
"-d",
"Ubuntu", // インストールされている WSL ディストリビューション名に置き換えてください
"--",
"/usr/bin/java",
"-jar",
"/opt/cdata/mcp_csv/lib/cdata.mcp.csv.jar",
"cdatacsv"
],
"env": {
"JAVA_TOOL_OPTIONS": "-Xmx2g"
}
}
}
}
注意: Ubuntu を実際の WSL ディストリビューション名(例: Ubuntu-22.04)に置き換えてください。PowerShell または CMD で wsl -l を実行して確認できます。
ステップ 5: Cline でリアルタイムデータを操作
Visual Studio Code 内から、Cline 拡張機能を通じて MCP コマンドを実行できるようになりました。
cdatacsv_get_tables cdatacsv_get_columns Customer
正しく設定されていれば、これらのコマンドは利用可能な CSV オブジェクトとメタデータのリストを返し、CRM スキーマをリアルタイムで操作できます。
以下のような自然言語プロンプトを試してみてください:
- 「新しい CSV Lead を作成する React フォームを生成してください。」
- 「今四半期にクローズした Opportunities を取得する Python 関数を作成してください。」
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