3ステップで実装：Devin×Databricks MCP連携でリアルタイムデータ活用
Devin は、Cognition が開発したAI ソフトウェアエンジニアです。自律的なセッションの中で、コードの計画から記述、テストまでを一貫して行います。組み込みのMCP マーケットプレイスを通じてMCP（Model Context Protocol）に対応しているのも特徴です。リモートMCP サーバーを追加するだけで、外部ツールやリアルタイムのデータソースへのアクセスをDevin に与えられます。
CData Connect AI と連携させれば、Devin は組み込みのMCP サーバーを通じてガバナンスされた状態でDatabricks のデータにリアルタイムにアクセスできます。自然言語のプロンプトを送るだけで、カタログの一覧表示やスキーマの探索、Databricks のデータのレコードへのクエリが行えます。データアクセスは常に、許可されたデータソースに対してのみセキュアに実行される仕組みです。
本記事では、Connect AI でDatabricks の接続を設定する方法から解説します。続けて、Devin のMCP マーケットプレイスからCData Connect AI MCP サーバーをインストールし、Devin のセッションからDatabricks のデータにクエリを実行して連携を確認するところまでを紹介します。
Databricks とのデータ連携について
CData を使えば、Databricks のリアルタイムデータへのアクセスと統合を簡単に実現できます。CData の接続機能は、主に次のような用途で活用されています。
- 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 へのアクセス
- あらゆるホスティングソリューションとの互換性による、お好みの環境での Databricks の利用継続
- 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、さまざまな方法での安全な認証
- 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た Databricks へのデータアップロード
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。
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ステップ1：Devin 用のDatabricks 接続を設定
Devin からDatabricks へは、CData Connect AI のリモートMCP サーバー経由で接続します。まずはCData Connect AI でDatabricks 接続を作成し、設定を行いましょう。
- 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
- Add Connection パネルからDatabricks を選択します
-
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 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 をクリックします
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
Databricks 接続の設定が完了したので、Devin はCData Connect AI 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：Devin にConnect AI MCP サーバーをインストール
次に、Devin のMCP サーバー一覧からCData Connect AI MCP サーバーをインストールします。これにより、セッションからConnect AI を通じてリアルタイムデータのツールを検出して呼び出せるようになります。
注：Devin でMCP サーバーをインストールするには、Manage MCP Servers の権限が必要です。この権限がない場合は、Suggest オプションを使用するか、組織の管理者に問い合わせてください。
- Devin にログインし、Settings のConnections に移動して、MCP servers タブを選択します
- マーケットプレイスでCData Connect AI を検索し、検証済み（verified）のリスティングを選択します
-
Install and enable をクリックします。プロンプトが表示されたら、OAuth フローを完了してConnect AI アカウントで認証します
-
インストールが完了したら、Enable in sessions トグルがオンになっていることを確認してTest tools をクリックします。Devin が接続を検証し、getCatalogs、getSchemas、getTables、queryData など、利用可能なConnect AI のツールが一覧表示されます
MCP サーバーのインストールと有効化が完了すると、ワークスペース内のすべてのDevin セッションでConnect AI のツールが利用できるようになります。
ステップ3：Devin からDatabricks のデータをリアルタイムでクエリ
連携の設定が完了したら、Devin のセッションを開始して、自然言語のプロンプトでDatabricks のデータと対話してみましょう。
- Devin のホームページから新しいセッションを開始します
-
セッションのプロンプトで、Connect AI のデータを扱うようDevin に依頼します。例えば：
- CData Connect AI の接続を一覧表示して
- Databricks の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Databricks のテーブルから上位5 件のレコードを取得して
-
Devin がConnect AI MCP サーバーを呼び出し、Databricks のデータのリアルタイムな結果をセッション内に直接返します。ツールの呼び出し、入力、出力はProgress パネルで確認できます
これでDevin はConnect AI MCP サーバーと通信し、リモートMCP ツールを通じてセッションから直接Databricks のデータをリアルタイムで取得できるようになりました。データの探索、データを活用した機能開発、エンジニアリング業務の自動化など、幅広い用途で活用できます。
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