CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム Kafka 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Kafka 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、Kafka 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 Kafka 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Kafka 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 Kafka 接続を設定

Windsurf 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。Windsurf 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、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。

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、Windsurf から Connect AI 経由でKafka 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。

1. Windsurf IDE をダウンロードしてインストール
2. 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
3. Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック
4. MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック
5. 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。

   
6. mcp_config.json ファイルを保存し、MCP Registry に戻る
7. 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Kafka 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Kafka 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Kafka のデータを操作できます。

1. 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
2. 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
3. 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
   • Kafka で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Kafka 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
4. Cascade エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、リアルタイムのKafka 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Kafka のデータを取得できるようになりました。

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