CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの PostgreSQL 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 CData MCP Server 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PostgreSQL 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 PostgreSQL 接続の設定、必要なアクセストークンの生成、Cursor への CData 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PostgreSQL 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 PostgreSQL 接続を設定
Cursor から PostgreSQL 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PostgreSQL のデータを操作するには、まず CData Connect AI で PostgreSQL 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから PostgreSQL を選択
-
PostgreSQL に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
PostgreSQL への接続には、Server、Port(デフォルトは5432)、Database、およびUser、Password のプロパティを設定します。Database プロパティが設定されない場合には、User のデフォルトデータベースに接続します。
パスワード方式によるSSH 接続
パスワード方式によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
- User: PostgreSQL のユーザ
- Password: PostgreSQL のパスワード
- Database: PostgreSQL の接続先データベース
- Server: PostgreSQL のサーバー
- Port: PostgreSQL のポート
- UserSSH: "true"
- SSHAuthMode: "Password"
- SSHPort: SSH のポート
- SSHServer: SSH サーバー
- SSHUser: SSH ユーザー
- SSHPassword: SSH パスワード
接続文字列形式では以下のようになります。
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=postgresql-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHPassword=sshpasswd;
公開鍵認証方式によるSSH 接続
公開鍵認証によるSSH接続時に必要なプロパティ一覧を以下に示します。
- User: PostgreSQL のユーザ
- Password: PostgreSQL のパスワード
- Database: PostgreSQL の接続先データベース
- Server: PostgreSQL のサーバー
- Port: PostgreSQL のポート
- UserSSH: "true"
- SSHAuthMode: "Public_Key"
- SSHClientCertType: キーストアの種類
- SSHPort: SSH のポート
- SSHServer: SSH サーバー
- SSHUser: SSH ユーザー
- SSHClientCert: 秘密鍵ファイルのパス
接続文字列形式では以下のようになります。
User=admin;Password=adminpassword;Database=test;Server=PostgreSQL-server;Port=5432;UseSSH=true;SSHClientCertType=PEMKEY_FILE;SSHPort=22;SSHServer=ssh-server;SSHUser=root;SSHClientCert=C:\Keys\key.pem;
- Save & Test をクリック
- 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。
- 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
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- 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
PostgreSQL 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Cursor から CData MCP Server 経由でPostgreSQL のデータに接続できます。
ステップ 2:Cursor で CData MCP Server を設定
次に、CData MCP Server 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。
- 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
-
上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開く
-
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
- Cursor がエディタで mcp.json ファイルを開きます
-
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" } } } }
- ファイルを保存
-
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
-
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
- 「List connections」 と入力して接続をテスト
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「QueryPostgreSQL 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PostgreSQL のデータを操作できるようになりました。
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