CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム Snowflake データにアクセス

Windsurf は、プロジェクトのコンテキストを理解し、エディタ内で複雑なタスクを自律的に実行するコーディングエージェント Cascade を中心に設計された AI ネイティブ IDE です。Cascade は MCP（Model Context Protocol） をサポートしており、エージェントが開発環境から離れることなく外部ツールやデータソースを検出し、呼び出すことができます。

Windsurf を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と連携することで、Cascade エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムSnowflake のデータに IDE 内からアクセスできるようになります。これにより、開発者は自然言語プロンプトを使って、Windsurf から直接カタログの一覧表示、スキーマの確認、Snowflake のデータレコードのクエリが行えます。

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、Windsurf への Connect AI MCP Server の設定、そして Cascade チャットからリアルタイムSnowflake のデータをクエリして連携を確認する方法について説明します。

はじめに

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ステップ 1：Windsurf 用の Snowflake 接続を設定

Windsurf から Snowflake への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Windsurf 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、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 を追加

Personal Access Token（PAT）は、Windsurf から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かい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 を開く
2. Settings ページで 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. Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください

Snowflake 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でSnowflake のデータに接続できます。

ステップ 2：Windsurf で Connect AI MCP を設定

次に、Cascade エージェントが Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるよう、Windsurf に Connect AI リモート MCP サーバーを設定します。

1. Windsurf IDE をダウンロードしてインストール
2. Windsurf を開き、右上のプロフィールアイコンをクリックして Windsurf Settings を選択
3. Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック
4. MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック
5. この操作で mcp_config.json ファイルが開きます。以下の JSON を貼り付けてください：

   {
       "mcpServers": {
           "cdata-mcp": {
               "serverUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
               "headers": {
                   "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
                   "Content-Type": "application/json"
               }
           }
       }
   }
   		

   注意：Windsurf は Connect AI に対して 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 email:PAT の形式で連結し、その文字列を Base64 エンコードして Basic を先頭に付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のようになります。

   
6. mcp_config.json ファイルを保存し、MCP Registry に戻る
7. Installed の下に cdata-mcp が表示され、Enabled とマークされていることを確認

MCP サーバーの登録と有効化が完了したら、Windsurf から Connect AI を通じてリアルタイムのSnowflake のデータをクエリする準備が整いました。

ステップ 3：Windsurf からリアルタイムのSnowflake のデータをクエリ

連携が完了したら、Windsurf の Cascade チャットパネルを使って自然言語プロンプトでリアルタイムのSnowflake のデータを操作できます。

1. Windsurf の上部バーで Editor から Agent に切り替えて新しい Cascade チャットを開く
2. チャットパネルの下部で cdata-mcp サーバーが表示され、トグルが有効になっていることを確認
3. 以下のようなプロンプトを入力してエージェントとのやり取りを開始：
   • cdata-mcp 接続内のすべてのカタログを一覧表示して
   • Snowflake で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
   • Snowflake のデータ のテーブルからトップ 5 件のレコードをクエリして
4. Cascade エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、リアルタイムのSnowflake のデータを返します

これで、Windsurf IDE が Connect AI MCP Server と通信し、エディタから直接リモート MCP 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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