CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの Lakebase データにアクセス

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Lakebase 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 Lakebase 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Lakebase 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 Lakebase 接続を設定

Cursor から Lakebase 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Lakebase のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Lakebase 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 Lakebase を選択

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
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

Lakebase 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から Connect AI 経由でLakebase 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. 「QueryLakebase 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Lakebase のデータを操作できるようになりました。

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