CData Connect AI を使用して Cline をDatabricks データと連携

Cline は、VS Code やCursor などの最新IDE 内で動作する自律型AI コーディングエージェントです。開発者は、構造化された実行モデルを使用してエディタ内から直接タスクを推論し、アクションを実行し、外部システムと対話するエージェント駆動型ワークフローを構築できます。

Cline を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを通じてCData Connect AI と連携させることで、エージェントはDatabricks のデータをリアルタイムでクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、Cline のIDE 内エージェントフレームワークとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続が橋渡しされ、手動でのデータ移動なしに、すべてのデータアクセスが許可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI でDatabricks の接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Cline にConnect AI MCP サーバーを登録し、エージェントがIDE 内からDatabricks のデータと正常に対話できることを確認する手順を説明します。

はじめに

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ステップ1：Cline 用のDatabricks 接続を設定

Cline からDatabricks への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーを通じて実現されます。Cline からDatabricks のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でDatabricks 接続を作成して設定します。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリックし、 Add Connection をクリックします

2. Add Connection パネルからDatabricks を選択します

3. Databricks に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Databricks 接続プロパティの取得・設定方法

   Databricks クラスターに接続するには、以下のプロパティを設定します。

   • Database：Databricks データベース名。
   • Server：Databricks クラスターのサーバーのホスト名。
   • HTTPPath：Databricks クラスターのHTTP パス。
   • Token：個人用アクセストークン。この値は、Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。
   Databricks インスタンスで必要な値は、クラスターに移動して目的のクラスターを選択し、Advanced Options の下にあるJDBC/ODBC タブを選択することで見つけることができます。

   Databricks への認証

   CData は、次の認証スキームをサポートしています。

   • 個人用アクセストークン
   • Microsoft Entra ID（Azure AD）
   • Azure サービスプリンシパル
   • OAuthU2M
   • OAuthM2M

   個人用アクセストークン

   認証するには、次を設定します。

   • AuthScheme：PersonalAccessToken。
   • Token：Databricks サーバーへの接続に使用するトークン。Databricks インスタンスのユーザー設定ページに移動してアクセストークンタブを選択することで取得できます。

   その他の認証方法については、ヘルプドキュメント の「はじめに」セクションを参照してください。

   
4. Save & Test をクリックします
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Cline からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別のPAT を作成することがベストプラクティスです。

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 をクリックします
3. PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします

4. トークンが表示されたらコピーし、安全に保管してください。再度表示されることはありません

Databricks 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData MCP サーバーを通じてDatabricks のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：Cline のインストールとセットアップ

Cline はIDE 拡張機能として配布されており、VS Code やCursor などの環境にインストールできます。この例ではCursor を使用しますが、手順はサポートされているIDE で同じです。

1. Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします
2. モデルの選択や権限プロンプトを含む、Cline の初期セットアップフローを完了します
3. セットアップが完了すると、Cline エージェントパネルがIDE 内に自動的に開きます

ステップ3：Connect AI リモートMCP サーバーの追加

Cline が実行されたら、エージェントがConnect AI を通じてDatabricks のデータにアクセスできるようにCData Connect AI リモートMCP サーバーを追加します。

1. Cline パネルでMCP Servers をクリックします
2. Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
3. JSON 設定ファイルが開きます。以下の設定を貼り付けます

   {
     "mcpServers": {
       "mcp": {
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "type": "streamableHttp",
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_email:your_PAT"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": []
       }
     }
   }
   

   注：Cline はConnect AI で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 を組み合わせます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 のように、Authorization ヘッダーの値としてBasic [email protected]:ABC123...XYZ789 のように追加します。

   
4. ファイルを保存し、MCP Servers 画面に戻ってサーバーがリストに表示され有効になっていることを確認します

ステップ4：Cline からリアルタイムデータをクエリ

MCP サーバーが登録されると、Cline はConnect AI で公開されているリアルタイムデータソースと対話できるようになります。

1. Cline パネルの アイコンをクリックしてNew Task/Chat を開始します
2. チャットウィンドウの下部で、設定したMCP サーバーが選択されていることを確認します
3. 以下のようなプロンプトを入力してエージェントと対話を開始します：
   • List connections
   • Show schemas for a catalog
   • Query recent records from Databricks のデータ
   

これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてDatabricks のデータにアクセスしてクエリできるよう完全に設定され、IDE 内から直接リアルタイムのデータ駆動型ワークフローが実現できます。

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