CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムElasticsearch のデータにクエリ

Zed は、速度とコラボレーションを重視して設計された高性能なオープンソースコードエディタです。組み込みの AI エージェントパネルは LLM を活用したインタラクションと MCP（Model Context Protocol）ツール連携をサポートしており、開発者はエディタから直接、外部データソースにリアルタイムでアクセスできます。

Zed の組み込み MCP（Model Context Protocol）Server を通じて CData Connect AI と連携すると、Zed の AI エージェントがリアルタイムでElasticsearch のデータにセキュアにアクセスできるようになります。エディタを離れることなく、スキーマのクエリやレコードの取得、Elasticsearch のデータの探索が可能です。カスタムの連携コードを書く必要もありません。

この記事では、Connect AI での Elasticsearch 接続の設定、Zed への CData MCP サーバーの登録、そして Zed のエージェントパネルからリアルタイムでElasticsearch のデータにクエリする方法を解説します。

はじめに

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ステップ 1：Zed 用に Elasticsearch への接続を設定

Zed から Elasticsearch への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーを介して実現します。まずは CData Connect AI で Elasticsearch への接続を作成・設定しましょう。

1. Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック

2. 接続を追加パネルから Elasticsearch を選択

3. Elasticsearch に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   Elasticsearch 接続プロパティの取得・設定方法

   接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。 認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。

   CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を 使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。

   接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。

   
4. Save & Test をクリック
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースのアクセス許可を設定

Personal Access Token の追加

Zed から Connect AI への接続認証には、Personal Access Token（PAT）を使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、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 画面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
3. PAT にわかりやすい名前を入力し、Create をクリック

4. 表示されたトークンをコピーして安全に保存してください。トークンは作成時にのみ表示されます

Elasticsearch の接続設定と PAT の生成が完了しました。これで Zed から Connect AI を通じてElasticsearch のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Zed で Connect AI を設定

続いて、Zed に CData Connect AI の MCP エンドポイントを登録して、組み込みの AI エージェントがライブデータツールを検出・呼び出せるようにしましょう。

1. Zed をダウンロードしてインストール
2. Ctrl + Shift + / を押すか、エディタ右下のスパークルアイコンをクリックしてエージェントパネルを開きます
3. エージェントパネルで ...（toggle agent menu）をクリックし、ドロップダウンから Add Custom Server を選択
4. Configure Remote オプションを選択して CData の MCP を設定します
5. Add MCP Server ダイアログが開き、リモートサーバーの設定テンプレートが表示されます。プレースホルダーの内容を以下の JSON に置き換えてください：

   {
       "cdata": {
           "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
           "headers": {
               "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
           }
       }
   }
           

   注意：Connect AI のメールアドレスと PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、Base64 エンコードした文字列の先頭に Basic を付けます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ の場合、ヘッダー値は Basic dXNlckBteWRvbWFpbjphSzkvbVB4Mi9Rcjd2TjQ... のようになります。

   
6. Add Server をクリックするか、Ctrl + Enter を押して MCP サーバーを登録

LLM プロバイダーの設定

Zed のエージェントが推論を行うには、少なくとも 1 つの LLM プロバイダーが必要です。エージェントがクエリを解釈し、Connect AI を通じて MCP ツールを呼び出せるようにプロバイダーを設定しましょう。

1. ...（toggle agent menu）をクリックし、Settings を選択
2. LLM Providers で、使用するプロバイダー（Anthropic、OpenAI、Google AI など）を展開し、API キーを入力
3. Model Context Protocol (MCP) Servers で、cdata が緑色のドットとともに表示され、トグルが有効になっていることを確認

MCP サーバーの登録と LLM プロバイダーの設定が完了しました。これで Zed のエージェントが Connect AI を通じてリアルタイムでElasticsearch のデータにクエリできるようになりました。

ステップ 3：Zed エージェントからリアルタイムでElasticsearch のデータにクエリ

連携の設定が完了したので、Zed のエージェントパネルから自然言語のプロンプトを使ってElasticsearch のデータを探索してみましょう。

1. Ctrl + Shift + / でエージェントパネルを開き、新しいスレッドを開始
2. データを操作するプロンプトを入力します。例えば：
   • CData 接続のすべてのカタログを一覧表示して
   • Elasticsearch の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Elasticsearch のデータのテーブルから上位 5 件のレコードを取得して
3. エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、Elasticsearch のデータからリアルタイムの結果を返します

これで、Zed のエージェントが CData Connect AI MCP サーバーと通信し、リモート MCP ツールを通じてエディタから直接リアルタイムのElasticsearch のデータを取得できるようになりました。

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