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

Windsurf 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。Windsurf 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、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

Lakebase 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でLakebase 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Lakebase 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Lakebase 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Lakebase 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
   • Lakebase で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Lakebase 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Lakebase 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Lakebase のデータを取得できるようになりました。

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