Kilo Code CLI と CData Connect AI 経由でリアルタイム Snowflake データを連携

Kilo Code は、Kilo CLI を通じてターミナル上で動作するオープンソースの AI コーディングエージェントです。幅広い大規模言語モデル（LLM）プロバイダーに対応しており、設定ファイルから Model Context Protocol（MCP）を利用できます。外部ツールやデータソースを登録すれば、モデルの学習データを超えたリアルタイムのシステムにエージェントからアクセスできるようになります。

Kilo Code CLI を組み込みの MCP Server 経由で CData Connect AI と連携すると、リアルタイムのSnowflake のデータについて自然言語で Kilo に質問できるようになります。エージェントは Connect AI のツールを呼び出して、必要なデータを探し出して取得します。すべてのリクエストは Connect AI によって管理されるため、エージェントがアクセスできるのは認可されたソースだけです。

この記事では、Connect AI での Snowflake 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Kilo Code CLI のインストール、LLM プロバイダーの接続、プロジェクト単位の設定ファイルへの Connect AI MCP Server の追加、そしてリアルタイムのSnowflake のデータについて Kilo に質問して連携を確認する方法をご紹介します。

ステップ 1：Kilo Code 用に Snowflake への接続を設定

Kilo Code から Snowflake への接続は、Connect AI の Remote MCP Server を通じて実現されます。Kilo からSnowflake のデータを操作するために、まず Connect AI で Snowflake のコネクションを作成・設定していきましょう。

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 Snowflake を選択

3. 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。
       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

   多要素認証（MFA）

   Snowflake アカウントでMFA（Duo Security 経由）が有効になっている場合は、MFACode に Duo 認証アプリで生成されたパスコードを設定してください。

   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
5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Kilo Code から Connect AI への接続を認証するために使用します。アクセス制御の粒度を維持するために、連携ごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

1. Connect AI アプリ右上の歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
2. Settings ページで Personal 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. 表示されたトークンをコピーして安全に保管してください。一度しか表示されません

Snowflake のコネクションと PAT の設定が完了しました。これで Kilo Code は Connect AI 経由でSnowflake のデータに接続する準備が整いました。

ステップ 2：Kilo Code CLI をインストールして LLM プロバイダーを接続

Kilo Code CLI は npm でインストールするため、お使いのマシンに Node.js と npm が必要です。インストール後、エージェントがプロンプトを解釈して MCP ツールを呼び出せるように、LLM プロバイダーを接続しましょう。

1. ターミナル（Windows では PowerShell または Windows Terminal、macOS ではターミナル）を開き、Node.js と npm がインストールされているか確認します：

   node --version
   npm --version

   注意：いずれかのコマンドが認識されない場合は、nodejs.org から最新の Node.js LTS 版をインストールし、ターミナルを開き直してください。

2. Kilo Code CLI をインストールします：

   npm install -g @kilocode/cli

3. インストールを確認したら、Kilo を起動します：

   kilo --version
   kilo

   
4. Kilo のプロンプトで /connect と入力し、Connect provider を選択
5. 一覧から LLM プロバイダーを選択します。この例では OpenAI / Codex を使用していますが、Kilo Gateway、Anthropic、Google など、サポートされている任意のプロバイダーを選択できます
6. 求められた場合は、プロバイダーの API キーを入力し、Enter キーを押して送信
7. Kilo で使用するモデルを選択します。この例では GPT-5.5 を選択しています

ステップ 3：Kilo に Connect AI MCP Server を追加

次に、プロジェクト専用の設定ファイルに Connect AI Remote MCP Server を追加します。プロジェクト単位の設定ファイルを使えば、Kilo のグローバル設定ディレクトリの場所を探す必要はありません。

1. 新しいプロジェクトフォルダを作成し、テキストエディタで新しい kilo.json ファイルを開きます。

   Windows（PowerShell）の場合：

   mkdir "$HOME\kilo-cdata-test"
   cd "$HOME\kilo-cdata-test"
   notepad kilo.json

   macOS（ターミナル）の場合：

   mkdir ~/kilo-cdata-test
   cd ~/kilo-cdata-test
   nano kilo.json

2. 以下の設定をファイルに貼り付けます：

   {
     "mcp": {
       "cdata-connect-ai": {
         "type": "remote",
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "enabled": true,
         "timeout": 15000,
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT"
         }
       }
     }
   }

   注意：Kilo は Connect AI との通信に Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと前の手順で作成した PAT を email:PAT の形式で組み合わせ、その文字列を Base64 エンコードして先頭に Basic を付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization の値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のような値になります

3. ファイルを kilo.json として保存します。nano の場合は Ctrl+O、Enter の順に押して保存し、Ctrl+X で終了します

注意：この設定では認証情報をローカルファイルに保存します。このファイルを Git にコミットしたり、他の人と共有したりしないでください。長期的に運用する場合は、{env:CDATA_MCP_AUTH} のような環境変数の参照にも Kilo は対応しています。

ステップ 4：MCP 接続を確認

プロンプトを送信する前に、Kilo から Connect AI MCP Server にアクセスできることを確認しておきましょう。

1. 同じターミナルウィンドウで、以下を実行します：

   kilo mcp list

   cdata-connect-ai サーバーが connected として表示されていれば OK です
2. プロジェクトフォルダから Kilo を起動し、/mcps と入力して Enter キーを押す
3. cdata-connect-ai が connected かつ Enabled と表示されていることを確認します。有効になっていない場合は、Space キーを押してオンに切り替えてください

MCP サーバーの追加と有効化が完了したので、Kilo は Connect AI 経由でリアルタイムのSnowflake のデータを扱える状態になりました。

ステップ 5：リアルタイムの Snowflake のデータ について Kilo に質問

連携設定が完了したら、設定した LLM が処理する自然言語プロンプトで、Kilo からリアルタイムのSnowflake のデータを操作してみましょう。

1. まずは、利用可能な MCP ツールを確認するプロンプトから始めます：
   • cdata-connect-ai MCP サーバーで利用可能なツールをすべて表示して
2. Kilo は、データの検出や取得のために Connect AI がエージェントに公開しているツール（search_context、getCatalogs、queryData など）を返します
3. 続いて、データについて質問してみましょう。例：
   • cdata-connect-ai MCP サーバーからカタログを一覧表示して
   • Snowflake で利用できるデータは何？
   • Snowflake のデータ の最新レコードを要約して
   

これで Kilo Code CLI が Connect AI MCP Server を呼び出し、ターミナルから直接 Remote MCP ツールを通じてリアルタイムのSnowflake のデータを取得できるようになりました。

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