CursorからConnect AI経由でKafka にリアルタイムアクセス

Cursor は、AI を活用したコードエディタで、開発ワークフローに会話型やエージェント形式のアシスタンス機能を組み込んでいます。MCP（Model Context Protocol）ツールで Cursor を拡張することで、AI エージェントに API やデータベースなどの外部システムへのセキュアなアクセスを提供できます。

Cursor を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と統合すると、IDE にデータをコピーすることなく、エディタの AI がリアルタイムのKafka のデータにクエリ、分析、操作を実行できるようになります。これにより、Cursor から直接、ガバナンスされたエンタープライズデータとチャットできる開発体験が実現します。

この記事では、Connect AI での Kafka 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor へのConnect AI の MCP Server の登録、そして AI チャットパネルを使用したリアルタイムKafka のデータの探索方法について説明します。

ステップ 1：Cursor 用の Kafka 接続を設定

Cursor から Kafka 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。Cursor からKafka のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Kafka 接続を作成・設定します。

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. Add Connection パネルから Kafka を選択

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。

   
4. Save & Test をクリック
5. 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、Cursor 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、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

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 を開く
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付けて Create をクリック

4. 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

Kafka 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から Connect AI 経由でKafka のデータに接続できます。

ステップ 2：Cursor で Connect AI を設定

次に、Connect AI を使用するように Cursor を設定します。Cursor はユーザー設定ディレクトリの mcp.json ファイルから MCP 設定を読み込み、登録されたサーバーを Tools & MCP 設定で公開します。設定が完了すると、Cursor の AI チャットで CData Connect AI が公開するツールを呼び出せるようになります。

1. Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップフローを完了
2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く
3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリック
4. Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます
5. 以下の設定を追加します。ヘッダーに挿入する前に、email:PAT を Base64 エンコードしてください：

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

   
6. ファイルを保存
7. Settings に戻り、Tools & MCP を選択します。cdata-mcp が有効なインジケータとともに表示されていることを確認できます

ステップ 3：Cursor から CData Connect AI とチャット

1. 上部バーから Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開く
2. 「List connections」 と入力して接続をテスト
3. 「QueryKafka のデータand list the high priority accounts」 のようなクエリも実行できます

これで、Cursor と CData Connect AI MCP Server の統合が完了し、エディタから直接リアルタイムのKafka のデータを操作できるようになりました。

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