CData Connect AI を使用して Cline をLakebase 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Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 接続を設定

Cline からLakebase 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Lakebase のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でLakebase 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. Add Connection パネルからLakebase を選択します
  3. Lakebase に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    Databricks Lakebase に接続するには、以下のプロパティを設定します。

    • DatabricksInstance: Databricks インスタンスまたはサーバーホスト名を指定します。形式は instance-abcdef12-3456-7890-abcd-abcdef123456.database.cloud.databricks.com です。
    • Server: Lakebase データベースをホストするサーバーのホスト名または IP アドレスを指定します。
    • Port（オプション）: Lakebase データベースをホストするサーバーのポート番号を指定します。デフォルトは 5432 です。
    • Database（オプション）: Lakebase サーバーへの認証後に接続するデータベースを指定します。デフォルトでは認証ユーザーのデフォルトデータベースに接続します。

    OAuth クライアント認証

    OAuth クライアント資格情報を使用して認証するには、サービスプリンシパルで OAuth クライアントを構成します。手順の概要は以下のとおりです。

    1. 新しいサービスプリンシパルを作成・構成する
    2. サービスプリンシパルに権限を割り当てる
    3. サービスプリンシパル用の OAuth シークレットを作成する

    詳細については、ヘルプドキュメントの「Setting Up OAuthClient Authentication」セクションをご参照ください。

    OAuth PKCE 認証

    PKCE（Proof Key for Code Exchange）を使用した OAuth code タイプで認証するには、以下のプロパティを設定します。

    • AuthScheme: OAuthPKCE を指定します。
    • User: 認証ユーザーのユーザー ID を指定します。

    詳細については、ヘルプドキュメントをご参照ください。

  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

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. 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

Lakebase 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Lakebase 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
  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Lakebase 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
  2. Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
  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。

  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

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
  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
  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 Lakebase のデータ

これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてLakebase 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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