【MCP Server】n8n からSnowflake のデータと連携しよう！

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
CData Connect AI のリモートMCP Server で n8n から Snowflake へのリアルタイムアクセスを実現。ワークフロー自動化でデータの読み取りとアクション実行を簡単に。

n8n は、さまざまなアプリケーションやサービスを接続してタスクやプロセスを自動化できる、オープンソースのワークフロー自動化ツールです。CData Connect AI のリモートMCP と組み合わせることで、n8n を活用して Snowflake とリアルタイムでやり取りできます。この記事では、Connect AI Remote MCP を使用して Snowflake に接続し、n8n で Snowflake とやり取りする基本的なワークフローを作成する方法をご紹介します。

CData Connect AI は、Snowflake のデータに接続するための専用クラウド間インターフェースを提供します。CData Connect AI Remote MCP Server により、Google ADK エージェントと Snowflakeの間でセキュアな通信が可能になります。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必要とせずに、エージェントから Snowflake のデータ の読み取りや操作を実行できます。CData Connect AIは最適化されたデータ処理機能を備えており、フィルタや JOIN を含むサポート対象のすべての SQL 操作を効率的に Snowflakeへ直接送信します。サーバーサイド処理を活用することで、要求されたSnowflake のデータ を迅速に取得できます。

この記事では、n8n でシンプルなチャットエージェントを構築して、データを会話形式で探索（Vibe Query）する方法をご紹介します。ここで紹介する接続の原則は、あらゆる n8n ワークフローに適用できます。Connect AI を使用すれば、Snowflake に加えて、数百の他のデータソースにもアクセスできるワークフローやエージェントを構築できます。

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：n8n 用の Snowflake 接続を設定する

n8n から Snowflake への接続は、CData Connect AI のリモートMCP を通じて実現されます。n8n から Snowflake とやり取りするために、まず CData Connect AI で Snowflake 接続を作成・設定していきましょう。

  1. Connect AI にログインし、「Sources」をクリックして、「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 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

    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. 「Create & 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。

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、n8n から Connect AI への接続を認証するために使用されます。アクセス制御の粒度を維持するために、サービスごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  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、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの「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. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されますので、必ずコピーして安全な場所に保管してください。

これで接続の設定と PAT の生成が完了しました。n8n から Snowflake に接続する準備が整いました。

ステップ 2：n8n を CData Connect AI に接続する

以下の手順に従って、n8n で CData Connect AI に接続していきましょう：

  1. n8n.io にサインインするか、新しいアカウントを作成します。
  2. MCP Client ツールを使用するワークフローをn8n で作成します。以下の例では、チャットボットとして機能するワークフローを作成しています。チャットモデルには OpenAI を使用し、Memory には Simple Memory を使用しました。
  3. ワークフロー内の MCP Client ノードを設定します：
    • Endpoint をhttps://mcp.cloud.cdata.com/mcp に設定します（Connect AI の「Connect Data to AI」リボンに記載されています）。
    • Server Transport を HTTP Streamable に設定します。
    • Authentication を Header Auth に設定し、以下のプロパティを設定して Basic 認証を使用します。
      • Name を Authorization に設定します。
      • Value を Basic EMAIL:PAT に設定し、EMAIL と PAT をConnect AI のメールアドレスと先ほど作成した PAT に置き換えます。例：Basic [email protected]:Uu90pt5vEO...

オプション：AI エージェントにコンテキストを提供する

このステップでは、AI Agent ノードの System Message パラメータを通じて、AI エージェントの役割を確立し、会話のコンテキストを提供します。エージェントに MCP Server エキスパートとしての役割と利用可能なツールのリストを明示的に伝えるシステムメッセージを提供することで、エージェントの理解と応答の精度を高めることができます。例えば、System Message を以下のように設定できます。 

あなたは、CData Connect AI MCP Server に接続された MCP Client ツールの使用エキスパートです。常に徹底的に検索し、各クエリに最も関連性の高い MCP Client ツールを使用してください。以下は、利用可能なツールとそれぞれの説明です：
queryData: 接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行し、結果を取得します。queryData ツールを使用する場合は、テーブル名に次の形式を使用してください：catalog.schema.tableName
execData: 接続されたデータソースに対してストアドプロシージャを実行します
getCatalogs: CData Connect AI から利用可能な接続のリストを取得します。接続名は、他のツールや CData Connect AI へのクエリでカタログ名として使用する必要があります。特定のカタログで利用可能なスキーマのリストを取得するには、`getSchemas` ツールを使用してください。
getColumns: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から利用可能なデータベース列のリストを取得します。
getExportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getImportedKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI から外部キー関係のリストを取得します。
getIndexes: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からインデックスのリストを取得します。
getPrimaryKeys: 特定のカタログ、スキーマ、テーブルの CData Connect AI からプライマリキーのリストを取得します。
getProcedures: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI からストアドプロシージャのリストを取得します
getProcedureParameters: 特定のカタログ、スキーマ、プロシージャの CData Connect AI からストアドプロシージャパラメータのリストを取得します。
getSchemas: 特定のカタログの CData Connect AI から利用可能なデータベーススキーマのリストを取得します。特定のカタログとスキーマで利用可能なテーブルのリストを取得するには、`getTables` ツールを使用してください。
getTables: 特定のカタログとスキーマの CData Connect AI から利用可能なデータベーステーブルのリストを取得します。特定のテーブルで利用可能な列のリストを取得するには、`getColumns` ツールを使用してください。

ステップ 3：n8n でSnowflake のデータをリアルタイムで探索

n8n でワークフローを作成してMCP Client を接続できたので、n8n を使用して Snowflake と連携できるようになりました。MCP Client ノードを使用すると、Snowflake データソースにクエリを送信し、リアルタイムでレスポンスを受信できます。

n8n でワークフローを開いて実行し、Snowflake とのやり取りを開始してください。MCP Client ノードを使用して、Snowflake に質問したり、データを取得したり、アクションを実行したりできます。

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いかがでしたか？Mistral AI から Snowflake へのデータ接続が簡単に完了したのではないでしょうか。業務に使えそう、と感じてくださった方は、14 日間の無償トライアルで AI ツールからビジネスシステムへのリアルタイムデータ接続をぜひお試しください。

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