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

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Zed Editor からHive のデータにセキュアにアクセスし、開発環境内で直接クエリを実行できます。

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Hive 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、Hive 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 Hive 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Hive 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 Hive への接続を設定

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

    Apache Hive への接続を確立するには以下を指定します。

    • Server：HiveServer2 をホストするサーバーのホスト名またはIP アドレスに設定。
    • Port：HiveServer2 インスタンスへの接続用のポートに設定。
    • TransportMode：Hive サーバーとの通信に使用するトランスポートモード。有効な入力値は、BINARY およびHTTP です。デフォルトではBINARY が選択されます。
    • AuthScheme：使用される認証スキーム。有効な入力値はPLAIN、LDAP、NOSASL、およびKERBEROS です。デフォルトではPLAIN が選択されます。
    • CData 製品においてTLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTrue に設定します
  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

Hive 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Hive 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Hive 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Hive 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Hive 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
    • Hive の利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Hive 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、Hive 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Hive のデータを取得できるようになりました。

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