CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム Presto データにアクセス

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Windsurf の Cascade エージェントが IDE 内からセキュアにPrestoのリアルタイムデータにアクセスし、クエリを実行できるようにします。

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Presto 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、Presto 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 Presto 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Presto 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。

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:Windsurf 用の Presto 接続を設定

Windsurf 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。Windsurf 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。

  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 Presto を選択
  3. 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。
  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

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

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