CData Connect AI を使用して Cline をPresto データと連携

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Presto 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Presto 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Presto 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Presto 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。

Presto データ連携について

CData を使用すれば、Trino および Presto SQL エンジンのライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

Trino v345 以降（旧 PrestoSQL）および Presto v0.242 以降（旧 PrestoDB）のデータにアクセスできます。
Trino または Presto インスタンスの基盤となるすべてのデータに対して読み取り・書き込みアクセスができます。
最大スループットのための最適化されたクエリ生成。

Presto と Trino により、ユーザーは単一のエンドポイントを通じてさまざまな基盤データソースにアクセスできます。CData の接続と組み合わせることで、ユーザーはインスタンスへの純粋な SQL-92 アクセスを取得し、ビジネスデータをデータウェアハウスに統合したり、Power BI や Tableau などのお気に入りのツールからライブデータに直接簡単にアクセスしたりできます。

多くの場合、CData のライブ接続は、ツールで利用可能なネイティブのインポート機能を上回ります。あるお客様は、レポートに必要なデータセットのサイズが大きいため、Power BI を効果的に使用できませんでした。同社が CData Power BI Connector for Presto を導入したところ、DirectQuery 接続モードを使用してリアルタイムでレポートを生成できるようになりました。

はじめに

ステップ1：Cline 用のPresto 接続を設定

Cline からPresto 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Presto のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でPresto 接続を作成して設定します。

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

Add Connection パネルからPresto を選択します

Presto に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Presto への接続には、まずはServer およびPort を接続プロパティとして設定します。それ以外の追加項目は接続方式によって異なります。

TLS/SSL を有効化するには、UseSSL をTRUE に設定します。

LDAP で認証

LDAP で認証するには、次の接続プロパティを設定します:
- AuthScheme: LDAP に設定。
- User: LDAP で接続するユーザー名。
- Password: LDAP で接続するユーザーのパスワード。
Kerberos 認証

KERBEROS 認証を使う場合には、以下を設定します:
- AuthScheme: KERBEROS に設定。
- KerberosKDC: 接続するユーザーのKerberos Key Distribution Center (KDC) サービス。
- KerberosRealm: 接続するユーザーのKerberos Realm 。
- KerberosSPN: Kerberos Domain Controller のService Principal Name。
- KerberosKeytabFile: Kerberos principals とencrypted keys を含むKeytab file。
- User: Kerberos のユーザー。
- Password: Kerberos で認証するユーザーのパスワード。
Save & Test をクリックします
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。

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
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
PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします

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

Presto 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData MCP サーバーを通じてPresto 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。

Cursor を開き、Extensions Marketplace からCline 拡張機能をインストールします
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
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Presto 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。

Cline パネルでMCP Servers をクリックします
Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
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。
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。

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
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
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 Presto のデータ