Cursor で Databricks 対応アプリケーションを構築する方法 - CData Code Assist MCP

Cursor は、日々の開発ワークフローにエージェント型 AI を統合した AI 搭載コードエディタです。MCP をサポートしているため、エディタから直接ローカルツールやエンタープライズデータソースに接続でき、コンテキストを切り替えることなく自然言語でライブシステムとやり取りできます。

Model Context Protocol（MCP）は、LLM クライアントを構造化されたツールインターフェースを通じて外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP サーバーはスキーマ検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫した方法で取得・推論できるようにします。

この記事では、CData Code Assist MCP for Databricks のインストール、Databricks への接続設定、Code Assist MCP アドオンの Cursor への接続、そしてエディタ内からのリアルタイム Databricks のデータへのクエリ方法を順を追って解説します。

はじめに

---

ステップ1：CData Code Assist MCP for Databricks のダウンロードとインストール

1. まず、CData Code Assist MCP for Databricks をダウンロードします。
2. ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
3. 画面の指示に従ってインストールを完了させます。

インストールが完了したら、Databricks への接続設定に進みましょう。

ステップ2：Databricks への接続を設定

1. インストール完了後、CData Code Assist MCP for Databricks 設定ウィザードを開きます。

   注意：ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData Code Assist MCP for Databricks」を検索してアプリケーションを起動してください。

   
2. MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、 を選択して新しい構成を作成します。
3. 構成名を入力し（例：「cdata_databricks」）、OK をクリックします。

4. 設定ウィザードで適切な接続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。

   
5. Connect をクリックして、Databricks の認証を行います。
6. 次に、Save Configuration をクリックして Code Assist MCP アドオンの構成を保存します。

この操作により、Cursor が Code Assist MCP アドオンを起動する際に参照する .mcp 設定ファイルが作成されます。Code Assist MCP アドオンの設定が完了したら、Cursor に接続していきましょう。

ステップ3：Code Assist MCP アドオンを Cursor に接続

1. 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を完了します。
2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開きます。
3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリックします。

オプション1：MCP 設定を手動で追加

1. Cursor がエディタ内に mcp.json ファイルを開きます。
2. 以下のコードを追加してファイルを保存します。

{
  "mcpServers": {
    "cdata-local": {
      "command": "C:/Program Files/Java/jdk-17/bin/java.exe",
      "args": [
        "-jar",
        "C:/Program Files/CData/CData Code Assist MCP for Databricks/lib/cdata.mcp.databricks.jar",
        "cdata_databricks"
      ]
    }
  }
}



注意：command の値は Java 17 以上の java.exe 実行ファイルのパスを、JAR パスはインストールされた CData Code Assist MCP アドオンの .jar ファイルのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります（例：「cdata_databricks」）。

オプション2：CData Code Assist MCP for Databricks の UI から MCP 設定をコピー

1. 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。

2. AI MCP Tool ドロップダウンから Cursor を選択します。

3. MCP Client Instructions の手順に従って、MCP 設定に必要なフォルダを作成します。

4. 表示された JSON コードをコピーして、設定ファイルに貼り付けます。
5. Cursor で、mcp.json 設定を含むプロジェクトフォルダを開きます。
4. Code Assist MCP アドオンが、Installed MCP Servers の一覧に Running と表示されていれば設定完了です。

ステップ4：Cursor からリアルタイムの Databricks のデータにクエリ

1. 上部バーの Toggle AI Pane をクリックして、チャットウィンドウを開きます。
2. 自然言語を使って Databricks のデータについて質問してみましょう。例：

   "List all tables available in my Databricks のデータ connection."

   

これで Cursor と CData Code Assist MCP for Databricks の連携が完了しました。MCP ツールを活用して、スキーマの探索や Databricks に対するリアルタイムクエリを実行できます。

Code Assist MCP で構築。CData Drivers で本番運用。

Code Assist MCP を無料でダウンロードして、開発中にライブの Databricks のデータ へのスキーマ対応アクセスを AI ツールに提供しましょう。本番環境に移行する際は、CData Databricks Drivers が同じ SQL ベースのアクセスをエンタープライズグレードのパフォーマンス、セキュリティ、信頼性で提供します。

CData コミュニティにアクセスして、インサイトの共有や質問、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を探索しましょう。