Trae からDatabricks のデータにリアルタイムでアクセスする方法（CData Connect AI）

Trae は、使い慣れたエディターと Builder や SOLO などのエージェントモードを組み合わせた AI 対応の統合開発環境（IDE）です。Model Context Protocol（MCP） に対応しており、外部ツールやデータソースを追加すると、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

Trae と CData Connect AI を組み込みの MCP Server 経由で連携させることで、Trae はガバナンスの効いたリアルタイムの Databricks のデータ にアクセスできるようになります。自然言語プロンプトを使って Databricks のデータ のカタログを一覧表示したり、スキーマを確認したり、レコードをクエリしたりでき、すべてのデータアクセスは許可されたデータソースに対して安全に実行されます。

この記事では、Connect AI で Databricks 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、Trae をインストールして Connect AI MCP Server を追加し、LLM モデルを設定した上で、Trae エージェントからリアルタイムの Databricks のデータ にクエリを実行して連携を検証する方法を説明します。

Step 1: Trae 向けに Databricks の接続を設定

Trae は Connect AI の Remote MCP Server を介して Databricks に接続します。Trae から Databricks のデータ を操作するには、まず Connect AI で Databricks 接続を作成・設定します。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから 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 への接続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。

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Trae から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御を細かく管理するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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 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て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 の生成が完了したら、Trae は Connect AI 経由で Databricks のデータ に接続できるようになります。

Step 2: Trae をインストールして Connect AI MCP Server を設定

次に、Trae をインストールし、Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM モデルを設定します。設定が完了すると、エージェントは Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるようになります。

1. Trae IDE をダウンロードしてインストールし、アプリケーションを起動します。
2. 画面左上のトグルを使用するか、Ctrl + Alt + \ を押して SOLO モードに切り替えます。
3. Toggle AI Sidebar をクリックしてチャットパネルを開きます。
4. Settings を開き、左メニューから MCP を選択します。
5. Add Manually をクリックします。
6. Configure Manually ダイアログに以下の設定を貼り付けて Confirm をクリックします：

   {
     "mcpServers": {
       "cdata-connect-ai": {
         "type": "streamable-http",
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         }
       }
     }
   }
   		

   注意：Trae は Connect AI との認証に 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 email:PAT の形式で結合し、Base64 エンコードした上で Basic を先頭に付けます。たとえば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は次のようになります：Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ==

   

LLM モデルの設定

Trae がエージェントの推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM モデルが必要です。エージェントがプロンプトを解釈し、Connect AI 経由で MCP ツールを呼び出せるようにモデルを追加します。

1. Settings に戻り、Models を選択します。
2. Add Model をクリックし、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して、モデルを選択し、API キーを入力して Add Model をクリックします。

MCP サーバーの追加と LLM モデルの設定が完了すると、Trae は Connect AI を通じてリアルタイムの Databricks のデータ にクエリを実行する準備が整います。

Step 3: Trae からリアルタイムの Databricks のデータ にクエリ

連携が完了したら、Trae エージェントを使用して、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトを通じてリアルタイムの Databricks のデータ を操作します。

1. チャットパネルで @ と入力し、Builder with MCP を選択します。Tools - MCP の下に cdata-connect-ai が表示されていることを確認します。
2. データを操作するプロンプトを入力します。例：
   • cdata-connect-ai 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 のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
3. Trae は Connect AI MCP Server 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。

この時点で、Trae エージェントは Connect AI MCP Server と通信し、リモート MCP ツールを通じて IDE から直接リアルタイムの Databricks のデータ を取得します。

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