CData Connect AI を使用して Cline をRedshift 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Redshift 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Redshift 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Redshift 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Redshift 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。

ステップ1：Cline 用のRedshift 接続を設定

Cline からRedshift 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Redshift のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でRedshift 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Redshift を選択します

Redshift に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Amazon Redshift への接続

それでは、早速Amazon Redshift に接続していきましょう。データに接続するには、以下の接続パラメータを指定します。
- Server：Amazon Redshift データベースをホスティングしているサーバーのホスト名またはIP アドレス
- Database：Amazon Redshift クラスター用に作成したデータベース
- Port（オプション）：Amazon Redshift データベースをホスティングしているサーバーのポート。デフォルトは5439です
これらの値は、以下のステップでAWS マネージメントコンソールから取得できます。
1. Amazon Redshift コンソールを開きます（http://console.aws.amazon.com/redshift）
2. Clusters ページで、クラスター名をクリックしてください
3. Configuration タブの"Cluster Database Properties" セクションからプロパティを取得します。接続プロパティの値は、ODBC URL で設定された値と同じになります
Amazon Redshiftへの認証
CData 製品では幅広い認証オプションに対応しています。標準認証情報からIAM クレデンシャル、ADFS、Ping Federate、Microsoft Entra ID（Azure AD）、Azure AD PKCE まで利用可能です。
標準認証
ログイン資格情報を使用してAmazon Redshift に接続するには、以下のプロパティを設定してみましょう。
- AuthScheme：Basic
- User：認証するユーザーのログイン情報
- Password：認証するユーザーのパスワード
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。
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

Redshift 接続の設定とPAT の生成が完了したので、Cline はCData Connect AI を通じてRedshift 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Redshift 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 Redshift のデータ