CData Connect AI を使って Cursor からリアルタイムの Presto 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Presto 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 Presto 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Presto のデータの探索方法について説明します。
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:Cursor 用の Presto 接続を設定
Cursor から Presto 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Presto のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Presto 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 Presto を選択
-
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
- 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
Presto 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Presto 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
-
「QueryPresto 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Presto のデータを操作できるようになりました。
CData Connect AI を入手
300 以上の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースに開発ツールから直接アクセスするには、CData Connect AI をお試しください!