CData Connect AI 経由で Zed Editor からリアルタイムKafka 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Kafka 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Kafka 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、Kafka 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 Kafka 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Kafka 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 Kafka への接続を設定

Zed から Kafka 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 Kafka 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. Connect AI で接続を追加
  2. 接続を追加パネルから Kafka を選択
    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
  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
    6. アクセス許可の更新

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. 新しい PAT の作成
  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

Kafka 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Kafka 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 エージェントメニューからカスタム MCP サーバーを追加
  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。

    CData Connect AI MCP サーバーの設定を貼り付け
  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 Zed の Settings で CData MCP サーバーが有効であることを確認

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Kafka 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Kafka 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Kafka 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
    • Kafka の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、Kafka のデータからリアルタイムの結果を返します Zed のエージェントパネルからリアルタイムデータをクエリ

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Kafka のデータを取得できるようになりました。

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