CData Connect AI を使用して Cline をSnowflake データと連携
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Snowflake 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Snowflake 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Snowflake 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。
Snowflake データ連携について
CData は、Snowflake のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています:
- Snowflake データを迅速かつ効率的に読み書きできます。
- 指定された Warehouse、Database、Schema のメタデータを動的に取得できます。
- OAuth、OKTA、Azure AD、Azure マネージド サービス ID、PingFederate、秘密鍵など、さまざまな方法で認証できます。
多くの CData ユーザーは、CData ソリューションを使用して、お気に入りのツールやアプリケーションから Snowflake にアクセスし、さまざまなシステムからデータを Snowflake にレプリケートして、包括的なウェアハウジングと分析を行っています。
CData ソリューションとの Snowflake 統合についての詳細は、ブログをご覧ください:https://jp.cdata.com/blog/snowflake-integrations
はじめに
ステップ1:Cline 用のSnowflake 接続を設定
Cline からSnowflake 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Snowflake のデータにアクセスするには、まずCData Connect AI でSnowflake 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Snowflake を選択します
-
Snowflake に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
それでは、Snowflake データベースに接続していきましょう。認証に加えて、以下の接続プロパティを設定します。
- Url:お使いのSnowflake URL を指定します。例:https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
- Legacy URL を使用する場合:https://myaccount.region.snowflakecomputing.com
- ご自身のURL は以下のステップで確認できます。
- Snowflake UI の左下にあるユーザー名をクリックします
- Account ID にカーソルを合わせます
- Copy Account URL アイコンをクリックして、アカウントURL をコピーします
- Database(オプション):CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベースのものに制限したい場合に設定します
- Schema(オプション):CData 製品によって公開されるテーブルとビューを、特定のSnowflake データベーススキーマのものに制限したい場合に設定します
Snowflakeへの認証
CData 製品では、Snowflake ユーザー認証、フェデレーション認証、およびSSL クライアント認証をサポートしています。認証するには、User とPassword を設定し、AuthScheme プロパティで認証方法を選択してください。
キーペア認証
ユーザーアカウントに定義されたプライベートキーを使用してセキュアなトークンを作成し、キーペア認証で接続することも可能です。この方法で接続するには、AuthScheme をPRIVATEKEY に設定し、以下の値を設定してください。
- User:認証に使用するユーザーアカウント
- PrivateKey:プライベートキーを含む.pem ファイルへのパスなど、ユーザーに使用されるプライベートキー
- PrivateKeyType:プライベートキーを含むキーストアの種類(PEMKEY_FILE、PFXFILE など)
- PrivateKeyPassword:指定されたプライベートキーのパスワード
その他の認証方法については、ヘルプドキュメントの「Snowflakeへの認証」セクションをご確認ください。
- Url:お使いのSnowflake URL を指定します。例:https://orgname-myaccount.snowflakecomputing.com
- 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
Snowflake 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Snowflake 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。
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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Snowflake 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。
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Cline パネルでMCP Servers をクリックします
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Remote Servers を開き、Edit Configuration をクリックします
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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。
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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。
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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
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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
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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 Snowflake のデータ
これでCline はCData Connect AI リモートMCP サーバーを通じてSnowflake のデータにアクセスしてクエリできるよう完全に設定され、IDE 内から直接リアルタイムのデータ駆動型ワークフローが実現できます。
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