CData CLI を使用して Codex CLI と Snowflake のデータ を連携する方法

Codex CLI は OpenAI が開発したオープンソースの AI コーディングエージェントで、速度と効率性を重視した Rust で構築されており、ターミナルからローカルで実行されます。自然言語の指示によって、マシン上のコードの読み取り、修正、実行を行い、複数ファイルの編集、シェルコマンドの実行、コード変更のレビュー、Codex Cloud タスクの起動といった操作に対応しています。インテグレーション、エージェントスキル、AGENTS.md 設定ファイルに対応しているため、構造化されたツール駆動型のワークフローに適しており、CData CLI を通じて外部データソースに接続する用途にぴったりです。

データに対してやりたいことを自然な言葉で伝えるだけで、Codex CLI がドライバーの構成からライセンスのアクティベーション、接続の作成、クエリの実行まで、各ステップで手作業を挟むことなくセットアップ全体を処理してくれます。

この記事では、CData CLI を通じて Snowflake のデータ を Codex CLI に接続する手順を、ステップごとに詳しく説明します。

前提条件

1. Codex CLI がインストールされていること
2. CData CLI がインストールされていること
3. Snowflake へのアクセス権があること

はじめに

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ステップ 1: スキルをダウンロードする（初回のみのセットアップ）

CData CLI は、必ず公式スキルと組み合わせて使用しましょう。

1. GitHub 上の公式 CData CLI Skill は、ターミナルから npx skills を使ってインストールできます。

   npx skills add CDataSoftware/cli-skills

2. ターミナルに表示されるプロンプトに従って、Codex 向けにインストールします。

ステップ 2: プロジェクトディレクトリをセットアップする

プロジェクトファイルをまとめて格納するためのプロジェクトディレクトリを作成します。

1. ターミナルで目的のディレクトリに移動し、codex コマンドでセッションを開始します。

ステップ 3: ドライバーと接続を設定する

このセッションで CLI と Snowflake データを使って何を実現したいのかを伝えます。

Snowflake に接続して Products からの更新を確認するコマンドラインアプリを作りたいです。Id や ProductName といった重要なカラムのデータも必ず含めてください。

このプロンプトを入力すると、自動的にスキルが読み込まれ、以下のプロセスが開始されます。次の各ステップは、エージェントに手動で個別にプロンプトを送ることもできます。

1. ドライバーのセットアップ: Codex CLI は既存の CData Snowflake ドライバーを確認し、なければ新しいドライバーを検索してダウンロードします。

• cdatacli drivers list

• cdatacli drivers search --driver "Snowflake"

• cdatacli drivers download --artifact-id <artifact-id>

2. アクティベーション: 1 つのコマンドで Snowflake ドライバーをトライアルライセンスまたは正規ライセンスでアクティベートします。

• cdatacli drivers activate "Snowflake" --name "<name>" --email "<email>" --trial

• cdatacli drivers activate "Snowflake" --name "<name>" --email "<email>" --key "<product-key>"

3. 接続を確立する: 既存の Snowflake 接続を確認するか、新しい接続を作成します。

• cdatacli connection list

• cdatacli connection create --driver Snowflake --name my_snowflake_connection --connectionstring "Prop1=value1;Prop2=value2;..."

4. Snowflake スキルを作成する（該当する場合）: CData は主要なデータソース向けのドライバー手順書を提供しており、これを使ってデータソース固有のスキルファイルを生成することで、ドライバーのベストプラクティスに沿ってエージェントを導けます。
• 次のコマンドを実行してスキルファイルを生成し、出力をスキルディレクトリに保存します。スキルはプロジェクト単位またはグローバルのいずれかに保存できます。（注: 「No instructions available for Snowflake」というメッセージが返された場合は、そのドライバー用の手順書が存在しないため、メインのドライバースキルをそのまま使用できます）

  cdatacli drivers skill "Snowflake" > ~/skills/cdata-snowflake/SKILL.md

ステップ 4: Snowflake データをクエリする

CData ドライバーの構成がすべて完了したら、エージェントはリアルタイムの Snowflake データに対してクエリを実行したり、コードを書いたりできるようになります。

cdatacli query sql --connection my_snowflake_connection --sql "SELECT * FROM Products"

CData CLI でターミナルから直接 Snowflake データをクエリする

Codex CLI と CData CLI を組み合わせれば、カスタムのミドルウェアやスケジュール同期、各ステップでの手作業なしに、AI コーディングエージェントがリアルタイムの Snowflake データへ直接アクセスできる道筋が手に入ります。やりたいことを伝えるだけで、エージェントがドライバーの構成、接続のセットアップ、クエリの実行までをターミナル上で最初から最後まで処理します。

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