CData Connect AI を使用して Cline をKafka データと連携

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、IDE 内からCline でKafka のデータへのセキュアなアクセスとクエリを実現します。

Cline は、VS Code やCursor などの最新IDE 内で動作する自律型AI コーディングエージェントです。開発者は、構造化された実行モデルを使用してエディタ内から直接タスクを推論し、アクションを実行し、外部システムと対話するエージェント駆動型ワークフローを構築できます。

Cline を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを通じてCData Connect AI と連携させることで、エージェントはKafka のデータをリアルタイムでクエリ、分析、操作できるようになります。この連携により、Cline のIDE 内エージェントフレームワークとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続が橋渡しされ、手動でのデータ移動なしに、すべてのデータアクセスが許可されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI でKafka の接続を設定し、必要なパーソナルアクセストークンを生成し、Cline にConnect AI MCP サーバーを登録し、エージェントがIDE 内からKafka のデータと正常に対話できることを確認する手順を説明します。

ステップ1：Cline 用のKafka 接続を設定

Cline からKafka への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーを通じて実現されます。Cline からKafka のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でKafka 接続を作成して設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックし、 Add Connection をクリックします
    2. Connect AI での接続追加
  2. Add Connection パネルからKafka を選択します
    3. データソースの選択
  3. Kafka 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 Kafka 接続プロパティの取得・設定方法

    それでは、Apache Kafka に接続していきましょう。.NET ベースのエディションは、Confluent.Kafka およびlibrdkafka ライブラリに依存して機能します。 これらのアセンブリはインストーラーにバンドルされており、CData 製品と一緒に自動的にインストールされます。 別のインストール方法をご利用の場合は、NuGet から依存関係のあるConfluent.Kafka 2.6.0をインストールしてください。

    Apache Kafka サーバーのアドレスを指定するには、BootstrapServers パラメータを使用します。

    デフォルトでは、CData 製品はデータソースとPLAINTEXT で通信しており、そのため、データはすべて暗号化されずに送信されます。 通信を暗号化したい場合は、以下の設定を行ってください：

    1. UseSSL をtrue に設定し、CData 製品がSSL 暗号化を使用するように構成します
    2. SSLServerCert およびSSLServerCertType を設定して、サーバー証明書をロードします

    Apache Kafka への認証

    続いて、認証方法を設定しましょう。Apache Kafka データソースでは、以下の認証方法をサポートしています：

    • Anonymous
    • Plain
    • SCRAM ログインモジュール
    • SSL クライアント証明書
    • Kerberos

    Anonymous 認証

    Apache Kafka の特定のオンプレミスデプロイメントでは、認証接続プロパティを設定することなくApache Kafka に接続できます。 このような接続はanonymous（匿名）と呼ばれます。

    匿名認証を行うには、以下のプロパティを設定してください。

    • AuthScheme：None

    その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. Save & Test をクリックします
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します
    6. 権限の更新

パーソナルアクセストークンの追加

パーソナルアクセストークン（PAT）は、Cline からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別のPAT を作成することがベストプラクティスです。

  1. 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 をクリックします
  3. PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
    4. 新しいPAT の作成
  4. トークンが表示されたらコピーし、安全に保管してください。再度表示されることはありません

Kafka 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData Connect AI を通じてKafka のデータに接続できるようになりました。

ステップ2：Cline のインストールとセットアップ

Cline はIDE 拡張機能として配布されており、VS Code やCursor などの環境にインストールできます。この例ではCursor を使用しますが、手順はサポートされているIDE で同じです。

  1. Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします Cursor でのCline 拡張機能のインストール
  2. モデルの選択や権限プロンプトを含む、Cline の初期セットアップフローを完了します
  3. セットアップが完了すると、Cline エージェントパネルがIDE 内に自動的に開きます

ステップ3：Connect AI リモートMCP サーバーの追加

Cline が実行されたら、エージェントがConnect AI を通じてKafka のデータにアクセスできるようにCData Connect AI リモートMCP サーバーを追加します。

  1. Cline パネルでMCP Servers をクリックします Cline でMCP Servers を開く
  2. Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします リモートMCP サーバー設定の編集
  3. JSON 設定ファイルが開きます。以下の設定を貼り付けます 
    {
  "mcpServers": {
    "mcp": {
      "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "type": "streamableHttp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic your_email:your_PAT"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

    注：Cline はConnect AI で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 を組み合わせます。例えば、[email protected]:ABC123...XYZ789 のように、Authorization ヘッダーの値としてBasic [email protected]:ABC123...XYZ789 のように追加します。

    MCP サーバーの設定
  4. ファイルを保存し、MCP Servers 画面に戻ってサーバーがリストに表示され有効になっていることを確認します Cline に設定されたMCP サーバーのリスト

ステップ4：Cline からリアルタイムデータをクエリ

MCP サーバーが登録されると、Cline はConnect AI で公開されているリアルタイムデータソースと対話できるようになります。

  1. Cline パネルの アイコンをクリックしてNew Task/Chat を開始します Cline で新しいチャットを開始
  2. チャットウィンドウの下部で、設定したMCP サーバーが選択されていることを確認します 設定されたMCP サーバーの選択
  3. 以下のようなプロンプトを入力してエージェントと対話を開始します：
    • List connections
    • Show schemas for a catalog
    • Query recent records from Kafka のデータ
    MCP サーバー経由でのクエリのサンプル出力

これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてKafka のデータにアクセスしてクエリできるよう完全に設定され、IDE 内から直接リアルタイムのデータ駆動型ワークフローが実現できます。

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