CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム Google Analytics データにアクセス
Windsurf は、プロジェクトのコンテキストを理解し、エディタ内で複雑なタスクを自律的に実行するコーディングエージェント Cascade を中心に設計された AI ネイティブ IDE です。Cascade は MCP(Model Context Protocol) をサポートしており、エージェントが開発環境から離れることなく外部ツールやデータソースを検出し、呼び出すことができます。
Windsurf を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と連携することで、Cascade エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムGoogle Analytics のデータに IDE 内からアクセスできるようになります。これにより、開発者は自然言語プロンプトを使って、Windsurf から直接カタログの一覧表示、スキーマの確認、Google Analytics のデータレコードのクエリが行えます。
この記事では、Connect AI での Google Analytics 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Windsurf への Connect AI MCP Server の設定、そして Cascade チャットからリアルタイムGoogle Analytics のデータをクエリして連携を確認する方法について説明します。
ステップ 1:Windsurf 用の Google Analytics 接続を設定
Windsurf から Google Analytics への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Windsurf からGoogle Analytics のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Google Analytics 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Google Analytics を選択
-
Google Analytics に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
OAuth 認証標準を使用してGoogle Analytics に接続します。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。組織全体のアクセススコープをCData 製品に許可するには、サービスアカウントが必要です。下記で説明するとおり、CData 製品はこれらの認証フローをサポートします。
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定せずに接続できます。次を設定して、接続してください。 Profile:接続するGoogle アナリティクスのプロファイル、またはビューに設定。この値はProfiles テーブルから取得できます。指定しない場合は、初めに返されたプロファイルが使われます。接続すると、CData 製品はデフォルトブラウザでOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。CData 製品がOAuth プロセスを完了します。他のOAuth 認証フローについては、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
- Save & Test をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
Personal Access Token を追加
Personal Access Token(PAT)は、Windsurf から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- 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 を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください
Google Analytics 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でGoogle Analytics のデータに接続できます。
ステップ 2:Windsurf で Connect AI MCP を設定
次に、Cascade エージェントが 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、Windsurf に Connect AI リモート MCP サーバーを設定します。
- Windsurf IDE をダウンロードしてインストール
-
Windsurf を開き、右上のプロフィールアイコンをクリックして Windsurf Settings を選択
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Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック
-
MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック
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この操作で mcp_config.json ファイルが開きます。以下の JSON を貼り付けてください:
{ "mcpServers": { "cdata-mcp": { "serverUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT", "Content-Type": "application/json" } } } }注意:Windsurf は Connect AI に対して 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 の形式で連結し、その文字列を Base64 エンコードして Basic を先頭に付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のようになります。
- mcp_config.json ファイルを保存し、MCP Registry に戻る
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Installed の下に cdata-mcp が表示され、Enabled とマークされていることを確認
MCP サーバーの登録と有効化が完了したら、Windsurf から Connect AI を通じてリアルタイムのGoogle Analytics のデータをクエリする準備が整いました。
ステップ 3:Windsurf からリアルタイムのGoogle Analytics のデータをクエリ
連携が完了したら、Windsurf の Cascade チャットパネルを使って自然言語プロンプトでリアルタイムのGoogle Analytics のデータを操作できます。
- Windsurf の上部バーで Editor から Agent に切り替えて新しい Cascade チャットを開く
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チャットパネルの下部で cdata-mcp サーバーが表示され、トグルが有効になっていることを確認
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以下のようなプロンプトを入力してエージェントとのやり取りを開始:
- cdata-mcp 接続内のすべてのカタログを一覧表示して
- Google Analytics で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Google Analytics のデータ のテーブルからトップ 5 件のレコードをクエリして
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Cascade エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、リアルタイムのGoogle Analytics のデータを返します
これで、Windsurf IDE が Connect AI MCP Server と通信し、エディタから直接リモート MCP を通じてリアルタイムのGoogle Analytics のデータを取得できるようになりました。
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