Emergent でCData Connect AI 経由のDatabricks のデータにリアルタイムアクセス

Emergent は、AI を活用した開発プラットフォームです。作りたいものを自然言語で記述するだけで、自律型エージェントがフルスタックの Web アプリケーションをリアルタイムに生成してくれます。エージェントは MCP を通じて外部ツールやデータソースに接続し、ライブデータを取得してアウトプットに活用できます。

Emergent と CData Connect AI を組み込みの MCP（Model Context Protocol）サーバーで統合すると、Emergent エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムのDatabricks のデータへのアクセスが可能になります。これにより、エージェントはDatabricks のデータのクエリ、分析、可視化を実行できます。セッション中に MCP ツールを直接呼び出す方法と、ライブデータに接続されたフルアプリケーションを生成する方法のどちらにも対応しており、手動のデータエクスポートやカスタム統合コードは不要です。

この記事では、Connect AI で Databricks への接続を設定し、CData MCP サーバーを Emergent に登録して、Emergent からライブのDatabricks のデータとやり取りする手順をご紹介します。

はじめに

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ステップ 1：Emergent 用の Databricks への接続を設定

Emergent 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。Emergent からDatabricks のデータとやり取りするために、まず CData Connect AI で Databricks への接続を作成・設定していきましょう。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 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、Emergent から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、統合ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

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、設定ページを開きます
2. 設定ページの「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て安全な場所に保管してください。一度しか表示されません

Databricks 接続の設定と PAT の生成が完了しました。これで Emergent から Connect AI 経由でDatabricks のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Emergent で Connect AI を設定

CData Connect AI と Emergent の統合方法は、アカウントのプランに応じて 2 通りあります。Pro および Enterprise ユーザーは Emergent の UI から MCP サーバーを直接登録できます。無料プランのユーザーは、自然言語でやりたいことを記述し、Emergent のエージェントに接続済みアプリケーションを自動生成させることができます。

方法 1：MCP の直接設定（Pro / Enterprise）

Pro および Enterprise ユーザーは、CData Connect AI MCP サーバーを Emergent の UI から直接登録できます。登録が完了すると、どのプロジェクトのエージェントからでも追加設定なしで MCP ツールを通じてライブのDatabricks のデータを呼び出せるようになります。

1. Emergent にサインインします。まだアカウントをお持ちでない場合は新規作成してください
2. をクリックして新しいプロジェクトを作成します。Project Name を入力して Create Project をクリックします
3. プロジェクトのチャットウィンドウで、ドロップダウンからお好みのモデル（例：Claude 4.5 Sonnet）を選択します
4. Advanced Controls アイコンをクリックし、Select MCP Tools をクリックして MCP 設定パネルを開きます
5. Select MCPs to use ダイアログで、+ New MCP Server をクリックしてカスタム MCP サーバーを追加します
6. Configure New MCP ダイアログで、以下の情報を入力します：
   • MCP Name: cdata-mcp
   • Description:（任意）サーバーの簡単な説明
   • JSON Configuration: 以下をペーストし、base64-encode-email-pat の部分を Base64 エンコードした email:PAT 文字列に置き換えてください：

   {
       "mcpServers": {
           "cdata-mcp": {
               "args": [
                   "-y",
                   "mcp-client",
                   "connect",
                   "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp"
               ],
               "command": "npx",
               "env": {
                   "MCP_HEADERS": "{\"Authorization\":\"Basic base64-encode-email-pat\"}"
               }
           }
       }
   }
           

   注：Connect AI のメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で結合し、Base64 エンコードしてください。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ の場合、エンコード結果は dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のようになります。

   
7. Verify and Save をクリックして MCP サーバーを登録します
8. Select MCP Tools に戻り、cdata-mcp がリストに表示され、トグルが有効になっていることを確認します。有効になっていない場合はオンに切り替えてください

CData MCP サーバーの登録と有効化が完了しました。これで Emergent エージェントは、どのプロジェクトからでも Connect AI を通じてライブのDatabricks のデータをクエリ・操作できます。

Emergent からライブのDatabricks のデータをクエリ

MCP サーバーの設定が完了したら、Emergent のエージェントパネルで会話を開始して、ライブのDatabricks のデータとやり取りしてみましょう。

1. プロジェクトのチャットに戻り、データを探索するプロンプトを入力します。例：
   • cdata-mcp 接続で利用可能なすべてのカタログを一覧表示して。
   • Databricks で利用可能なスキーマとテーブルを表示して。
   • Databricks のデータから上位 5 件のレコードをクエリして。
2. エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、Databricks のデータからリアルタイムの結果を返します

方法 2：自然言語でアプリケーションを構築（無料プラン）

無料プランのユーザーは、自然言語のプロンプトで CData Connect AI MCP サーバーに接続するフルスタックアプリケーションの構築を Emergent に指示できます。エージェントが必要なエンドポイントと認証情報を対話的に確認し、ライブのDatabricks のデータに接続されたアプリケーションを生成します。

1. Emergent にサインインし、チャットウィンドウを開きます
2. 構築したいアプリケーションを記述するプロンプトを入力します。例：

   I would like to build a small application that connects to a remote MCP HTTPS server.
   I already have the MCP endpoint URL and the required credentials.
   The application should:
     - Establish a connection to the remote MCP server
     - Authenticate using the provided credentials
     - Retrieve and list all available catalogs from the MCP
   
   Please make sure the credentials are stored securely in a .env file
   and not hardcoded in the application.
           

3. Emergent が MCP エンドポイント URL と認証情報の入力を求めてきます。以下の値を入力してください：
   • MCP Endpoint URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
   • Authorization: Basic base64(email:PAT)
4. Emergent エージェントが Connect AI 経由でDatabricks のデータに接続するフルスタックアプリケーションを生成し、App Preview パネルにライブの結果を表示します。

これで、Emergent が CData Connect AI MCP サーバーと通信し、ライブのDatabricks のデータを取得するアプリケーションを構築できました。自然言語のプロンプトひとつで完了です。

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