CData Connect AI MCP Server を使って GenSpark と Snowflake のデータを接続

Somya Sharma
Somya Sharma
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI MCP Server を活用して、レプリケーションやカスタム連携開発なしで、GenSpark エージェントが 300 以上のシステムにあるエンタープライズデータに安全かつリアルタイムでアクセスできるようにします。

GenSpark は、リアルタイムデータを活用したインテリジェントな会話型 AI エクスペリエンスを構築したい開発者やエンタープライズチーム向けに設計されています。柔軟なツールとエージェント機能により、LLM の連携、複雑なワークフローの自動化、ユーザーの意図に適応するインタラクティブなアプリケーションの構築が容易になります。しかし、AI とのやり取りでローカルコンテキストや事前定義された API を超えるデータが必要になると、多くの実装ではカスタムミドルウェア、手動連携、またはスケジュールされた ETL パイプラインに頼ってローカルストアに情報を同期することになります。これにより、不要な複雑さが生じ、メンテナンスの負担が増加し、レスポンス時間が遅くなり、GenSpark エージェントが提供できるリアルタイムインテリジェンスが制限されてしまいます。

CData Connect AI は、300 以上のエンタープライズアプリケーション、データベース、ERP、分析プラットフォームへのリアルタイムでセキュアな接続を提供することで、これらの障壁を解消します。CData Connect AI のリモート Model Context Protocol（MCP）Server を通じて、GenSpark エージェントはレプリケーションやカスタム連携コードなしで、リアルタイムのエンタープライズデータをクエリ、読み取り、操作できます。その結果、根拠のある正確なレスポンス、高速な推論、そして自動化されたクロスシステムの意思決定が実現します。しかも、より強力なガバナンスと少ない可動部品で実現できます。

このガイドでは、CData Connect AI MCP 接続の設定、GenSpark への MCP Server の登録、そして GenSpark エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータとシームレスに連携できるように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


前提条件

開始する前に、以下を用意してください。

  1. CData Connect AI アカウント
  2. GenSpark へのアクセス
  3. Snowflake へのアクセス

認証情報チェックリスト

接続に必要な認証情報を用意してください。

  1. USERNAME：CData ログインメールアドレス
  2. PAT：Connect AI で Settings に移動し、Access Tokens をクリック（コピーは一度のみ可能）
  3. MCP_BASE_URL：https://mcp.cloud.cdata.com/mcp

Step 1: GenSpark 向けに Snowflake の接続を設定

GenSpark から Snowflake への接続は、CData Connect AI Remote MCP によって実現されます。GenSpark から Snowflake のデータ を操作するには、まず CData Connect AI で Snowflake 接続を作成・設定します。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックしてから Add Connection をクリックします。
  2. Add Connection パネルから「Snowflake」を選択します。
  3. Snowflake への接続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。
        1. Snowflake UI の左下にあるユーザー名をクリックします
        2. Account ID にカーソルを合わせます
        3. 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。

  4. Save & Test をクリックします。
  5. Add Snowflake Connection ページの Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、GenSpark から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセスを細かく管理するために、サービスごとに個別の 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 ページを開きます。
  2. 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。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。
  4. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるため、必ずコピーして安全に保管してください。

接続の設定と PAT の生成が完了したら、GenSpark から Snowflake のデータ に接続する準備が整いました。

Step 2: GenSpark で MCP Server を設定

  1. GenSpark にログインします。
  2. チャットインターフェースの下にある Tools アイコンをクリックします。
  3. Add new MCP server を選択します。

  4. サーバー設定を入力します。

    注意：Basic 認証を使用します。Connect AI のメールアドレス（例：[email protected]）と先ほど生成した PAT（例：AbC123...xYz890）をコロン（:）で結合して Authorization ヘッダーに設定します。


    フィールド 値
    Name CData MCP Server（または任意の名前）
    Server Type SteamableHttp
    Server URL https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    Request Header {"Authorization": "Basic [email protected]:AbC123...xYz890"}
  5. Add Server をクリックします。

追加が完了すると、GenSpark は Connect AI ワークスペースで公開されているすべての MCP ツールを自動的に読み込みます。

Step 3: GenSpark でデータをクエリ

GenSpark チャットインターフェースで以下のようなプロンプトを入力します。

List the tools present in CData Connect AI MCP Server.

GenSpark と CData でリアルタイムのデータ対応エージェントを構築

GenSpark と CData Connect AI を組み合わせることで、ETL パイプライン、データ同期ジョブ、カスタム連携ロジックなしで、エージェントがリアルタイムのエンタープライズデータに安全にアクセスし、リアルタイムの認識に基づいて動作するインテリジェントな AI 駆動ワークフローが実現します。この効率的なアプローチにより、より強力なガバナンス、運用コストの削減、AI ツールからのより高速で根拠のあるレスポンスが得られます。

無料トライアルを開始して、CData が 300 以上の外部システムへのリアルタイムでセキュアなアクセスで GenSpark をどのように強化できるかをお試しください。

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