Databricks Agent Bricks からCData Connect AI 経由でSnowflake のデータ と対話する方法

Databricks Agent Bricks は、Databricks プラットフォーム内でAI エージェントを構築・デプロイ・オーケストレーションするための、フルマネージドな本番環境対応フレームワークです。Agent Bricks を使えば、MCP Server などの外部ツールやデータソースと連携するSupervisor Agent を構成でき、ライブのリアルタイムデータを活用した複雑なエンタープライズワークフローの自動化が可能になります。

CData Connect AI は、Snowflake のデータ に接続するための専用のクラウド間インターフェースを提供します。Databricks Agent Bricks は、ユーザー操作を必要とせずに、CData Connect AI MCP Server に対して安全に認証できます。これにより、ネイティブ対応データベースへのデータレプリケーションを行うことなく、Supervisor Agent からSnowflake のデータ に対するクエリやアクションを自律的に実行できます。

このガイドでは、CData Connect AI でOAuth App を作成し、Databricks でMCP Server 接続を構成して、Connect AI MCP Server を通じてライブのSnowflake のデータ をクエリするSupervisor Agent をAgent Bricks で作成する手順をご紹介します。

はじめに

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前提条件

はじめる前に、以下をご用意ください。

1. Mosaic AI — Agent Bricks 機能が利用可能なDatabricks ワークスペース。
2. CData Connect AI のアカウント。お持ちでない場合は無料トライアルにお申し込みください。
3. CData Connect AI アカウントに接続された、少なくとも1つのデータソース。

ステップ1: CData Connect AI でOAuth App を作成する

Databricks Agent Bricks は、CData Connect AI MCP Server への接続にOAuth Machine-to-Machine (M2M) 認証を使用します。そのため、CData Connect AI アカウントでサービスベースのOAuth App を作成し、Client ID とClient Secret を生成する必要があります。

1. Connect AI 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。
2. OAuth Apps に移動し、+ Create App をクリックします。Create OAuth App ダイアログが表示されます。
3. 以下の項目を入力します。
   • Name — OAuth App のわかりやすい名前を入力します（例: DatabricksOAuth）。
   • Authentication Flow — Service-based (client credentials) を選択します。
   • Callback URL — M2M ではCallback URL は不要なため、https://localhost/callback などのプレースホルダーURL を入力します。
   • User — このOAuth App を実行し、Snowflake のデータ にアクセスするCData Connect AI のユーザーアカウントを選択します。
   
4. Confirm をクリックします。CData Connect AI がOAuth App を作成し、Client ID とClient Secret が生成されます。
5. Client ID とClient Secret の両方の値をコピーします。次のステップで使用します。

ステップ2: Databricks でMCP Server 接続を作成する

OAuth App の認証情報が手元にあれば、Databricks Unity Catalog で、CData Connect AI MCP Server を指すHTTP 接続を作成し、OAuth M2M で認証できるようになります。

1. Databricks ワークスペースを開き、Catalog タブに移動します。
2. + アイコンをクリックし、ドロップダウンリストからCreate connection を選択します。
3. Step 1: Connection basics で、以下を入力します。
   • Connection name — 任意の接続名を入力します（例: CData Connect AI MCP）。
   • Connection type — HTTP を選択します。
   • Auth type — OAuth Machine to Machine を選択します。
   
4. Next をクリックします。
5. Step 2: Authentication で、以下を入力します。
   • Host — https://mcp.cloud.cdata.com を入力します。
   • Port — デフォルトのポートのままにします。
   • Client Secret — OAuth App からコピーしたClient Secret を入力します。
   • Client ID — OAuth App からコピーしたClient ID を入力します。
   • OAuth scope — 空欄のままにします。
   
6. Next をクリックします。
7. Step 3: Connection details で、以下を入力します。
   • Token endpoint — https://cloud-login.cdata.com/oauth/token を入力します。
   • Base path — /mcp を入力します。
   • Is MCP connection — このオプションを有効（チェック）にします。
   
8. Create connection をクリックします。Databricks がMCP Server 接続を作成し、検証します。

ステップ3: Agent Bricks でSupervisor Agent を作成する

Databricks でMCP Server 接続が確立できたら、CData Connect AI をツールとして使用し、ライブのSnowflake のデータ にアクセスするSupervisor Agent をAgent Bricks で作成していきましょう。

1. Databricks ワークスペースで、Agents タブに移動します。
2. Create Agent をクリックします。
3. エージェントタイプとしてSupervisor Agent を選択します。
4. Create Supervisor Agent ダイアログで、以下を入力します。
   • Name — エージェントの名前を入力します。
   • Description — このエージェントが何を行うかの説明を入力します。
5. Configure Agents の下で、以下の設定でツールを追加します。
   • Type — External MCP Server を選択します。
   • Unity Catalog connection — 前のステップで作成したMCP Server 接続を選択します。
   • Describe the content — このMCP 接続が提供する内容の説明を入力します。
   
6. Create Agent をクリックします。Agent Bricks がSupervisor Agent をプロビジョニングします。

ステップ4: Agent Bricks でライブのSnowflake のデータ を探索する

Supervisor Agent の構成が完了し、CData Connect AI MCP Server を通じてライブのSnowflake のデータ をクエリする準備が整いました。Agent Bricks のPlayground を使って、Snowflake のデータに対する自然言語クエリを試してみましょう。

1. エージェントのページで、Open in Playground をクリックします。
2. 自然言語のプロンプトを入力して、Snowflake のデータ にクエリを実行します。 プロンプトのアイデアについては、CData のプロンプトライブラリも参考にしてください。

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