CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムGoogle Cloud Storage 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Google Cloud Storage 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、Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage のデータにクエリする方法を解説します。
ステップ 1:Zed 用に Google Cloud Storage への接続を設定
Zed から Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage への接続を作成・設定しましょう。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- 接続を追加パネルから Google Cloud Storage を選択
-
Google Cloud Storage に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
ユーザーアカウントでの認証
ユーザー資格情報の接続プロパティを設定することなく接続できます。InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定したら、接続の準備が完了です。
接続すると、Google Cloud Storage OAuth エンドポイントがデフォルトブラウザで開きます。ログインして権限を付与すると、OAuth プロセスが完了します。
サービスアカウントでの認証
サービスアカウントには、ブラウザでユーザー認証を行わないサイレント認証があります。サービスアカウントを使用して、企業全体のアクセススコープを委任することもできます。
このフローでは、OAuth アプリケーションを作成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントを参照してください。以下の接続プロパティを設定したら、接続の準備が完了です:
- InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
- OAuthJWTCertType: PFXFILE に設定。
- OAuthJWTCert: 生成した.p12 ファイルへのパスに設定。
- OAuthJWTCertPassword: .p12 ファイルのパスワードに設定。
- OAuthJWTCertSubject: 証明書ストアの最初の証明書が選ばれるように"*" に設定。
- OAuthJWTIssuer: 「サービスアカウント」セクションで「サービスアカウントの管理」をクリックし、このフィールドをサービスアカウントID フィールドに表示されているE メールアドレスに設定。
- OAuthJWTSubject: サブジェクトタイプが"enterprise" に設定されている場合はエンタープライズID に設定し、"user" に設定されている場合はアプリユーザーID に設定。
- ProjectId: 接続するプロジェクトのID に設定。
これで、サービスアカウントのOAuth フローが完了します。
- Save & Test をクリック
- 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。
- 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
- 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入力し、Create をクリック
- 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
Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage 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。
- Zed をダウンロードしてインストール
- 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
-
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
- Configure Remote オプションを選択して CData の MCP を設定します
-
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。
- 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。
- ...(toggle agent menu)をクリックし、Settings を選択
- 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
-
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Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage のデータを探索してみましょう。
- 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
-
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
- Google Cloud Storage の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- Google Cloud Storage 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
-
エージェントが CData Connect AI MCP サーバーを呼び出し、Google Cloud Storage 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Google Cloud Storage のデータを取得できるようになりました。
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