CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの Databricks 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Databricks 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Databricks 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 Databricks 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Databricks のデータの探索方法について説明します。

Databricks データ連携について

CData を使用すれば、Databricks のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

Runtime バージョン 9.1 - 13.X から Pro および Classic Databricks SQL バージョンまで、すべてのバージョンの Databricks にアクセスできます。
あらゆるホスティングソリューションとの互換性により、お好みの環境で Databricks を使用し続けることができます。
パーソナルアクセストークン、Azure サービスプリンシパル、Azure AD など、さまざまな方法で安全に認証できます。
Databricks ファイルシステム、Azure Blob ストレージ、AWS S3 ストレージを使用して Databricks にデータをアップロードできます。

多くのお客様が、さまざまなシステムから Databricks データレイクハウスにデータを移行するために CData のソリューションを使用していますが、ライブ接続ソリューションを使用して、データベースと Databricks 間の接続をフェデレートしているお客様も多数います。これらのお客様は、SQL Server リンクサーバーまたは Polybase を使用して、既存の RDBMS 内から Databricks へのライブアクセスを実現しています。

一般的な Databricks のユースケースと CData のソリューションがデータの問題解決にどのように役立つかについては、ブログをご覧ください：What is Databricks Used For? 6 Use Cases

はじめに

ステップ 1：Cursor 用の Databricks 接続を設定

Cursor から Databricks 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Databricks のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Databricks 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 Databricks を選択

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。
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

Databricks 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Databricks 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"
      }
    }
  }
}