OpenCode から MCP 経由で Presto のデータをクエリする方法(CData Connect AI)

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
AI コーディングエージェント OpenCode から、CData Connect AI の Remote MCP Server を経由してPresto のデータにセキュアにアクセス・クエリできるようにします。

OpenCode は、幅広い LLM プロバイダーに対応するオープンソースの AI コーディングエージェントです。Model Context Protocol(MCP)をサポートしており、設定ファイルでローカルまたはリモートの MCP サーバーを構成できます。これにより外部ツールやデータソースを追加し、エージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようになります。

OpenCode を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、OpenCode はガバナンスの効いたリアルタイムのPresto のデータへのアクセスが可能になります。自然言語のプロンプトでPresto のデータのカタログ一覧表示、スキーマ探索、レコードのクエリが行え、すべてのデータアクセスは認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 での Presto 接続設定、必要な Personal Access Token の生成、OpenCode のインストール、プロジェクト設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、LLM プロバイダーの設定、そして OpenCode からリアルタイムPresto のデータをクエリして連携を確認する方法をご紹介します。

Presto との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。


ステップ 1:OpenCode 用に Presto への接続を設定

OpenCode から Presto への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。OpenCode からPresto のデータを操作するために、まず Connect AI で Presto のコネクションを作成・設定していきましょう。

  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. Connect AI での接続の追加
  3. Add Connection パネルから Presto を選択
  4. データソースの選択
  5. 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。
    接続の設定(Salesforce の例)
  6. 「Save & Test」をクリック
  7. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
  8. 権限の更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token(PAT)は、OpenCode から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン()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. 新しい PAT の作成
  5. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

Presto のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで OpenCode は Connect AI 経由でPresto のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2:OpenCode のインストールと Connect AI MCP Server の設定

次に OpenCode をインストールし、プロジェクト設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加して、LLM プロバイダーを設定します。これにより、エージェントが Connect AI 経由でリアルタイムデータのツールを検出・呼び出せるようになります。

  1. 公式のインストールガイドに従って OpenCode をダウンロード・インストールします
  2. プロジェクト用の新しいフォルダを作成するか、既存のプロジェクトディレクトリを開きます
  3. そのディレクトリのルートに opencode.json という名前のファイルを作成し、以下の設定を貼り付けます:
    {
      "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
      "mcp": {
        "cdata-connect-ai": {
          "type": "remote",
          "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
          "enabled": true,
          "oauth": false,
          "headers": {
            "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
          },
          "timeout": 30000
        }
      }
    }
    		

    注意:OpenCode は Connect AI との通信に 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 の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

  4. OpenCode でプロジェクトディレクトリを開きます。プロジェクトドロップダウンから選択するか、Add project をクリックして opencode.json を含むフォルダを指定します OpenCode でプロジェクトディレクトリを開く
  5. エージェントがプロンプトを解釈し MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを設定します。モデルセレクター(Ctrl + ')を開き、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーを選択して API キーを入力します OpenCode での LLM プロバイダーとモデルの選択

opencode.json への MCP サーバーの追加と LLM プロバイダーの設定が完了したので、OpenCode は Connect AI 経由でリアルタイムPresto のデータをクエリできる状態になりました。

ステップ 3:OpenCode からリアルタイム Presto のデータ をクエリ

連携設定が完了したら、OpenCode から、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトでリアルタイムPresto のデータを操作してみましょう。

  1. 新しいセッションで、チャット入力欄にプロンプトを入力します。例:
    • cdata-connect-ai のツールを使ってすべてのカタログを一覧表示して
    • Presto で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • Presto のテーブルから上位 5 件のレコードをクエリして
  2. OpenCode が Connect AI MCP Server を呼び出し、Presto のデータのリアルタイム結果を返します OpenCode からのリアルタイムデータのクエリ

これで OpenCode が Connect AI MCP Server と通信し、AI コーディングエージェントから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムPresto のデータを取得できるようになりました。

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いかがでしたか?OpenCode から Presto へのデータ連携が思ったより手軽にできたのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、CData Connect AI をぜひお試しください。 14 日間の無償トライアルで、クラウドアプリケーションから数百種類の SaaS、ビッグデータ、NoSQL ソースへのリアルタイムアクセスを体験いただけます。ご不明点がございましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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