Cursor で Snowflake 対応アプリケーションを構築する方法 - CData Code Assist MCP

Cursor は、日々の開発ワークフローにエージェント型 AI を統合した AI 搭載コードエディタです。MCP をサポートしているため、エディタから直接ローカルツールやエンタープライズデータソースに接続でき、コンテキストを切り替えることなく自然言語でライブシステムとやり取りできます。

Model Context Protocol（MCP）は、LLM クライアントを構造化されたツールインターフェースを通じて外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP サーバーはスキーマ検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫した方法で取得・推論できるようにします。

この記事では、CData Code Assist MCP for Snowflake のインストール、Snowflake への接続設定、Code Assist MCP アドオンの Cursor への接続、そしてエディタ内からのリアルタイム Snowflake のデータへのクエリ方法を順を追って解説します。

はじめに

---

ステップ1：CData Code Assist MCP for Snowflake のダウンロードとインストール

1. まず、CData Code Assist MCP for Snowflake をダウンロードします。
2. ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
3. 画面の指示に従ってインストールを完了させます。

インストールが完了したら、Snowflake への接続設定に進みましょう。

ステップ2：Snowflake への接続を設定

1. インストール完了後、CData Code Assist MCP for Snowflake 設定ウィザードを開きます。

   注意：ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData Code Assist MCP for Snowflake」を検索してアプリケーションを起動してください。

   
2. MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、 を選択して新しい構成を作成します。
3. 構成名を入力し（例：「cdata_snowflake」）、OK をクリックします。

4. 設定ウィザードで適切な接続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。

   
5. Connect をクリックして、Snowflake の認証を行います。
6. 次に、Save Configuration をクリックして Code Assist MCP アドオンの構成を保存します。

この操作により、Cursor が Code Assist MCP アドオンを起動する際に参照する .mcp 設定ファイルが作成されます。Code Assist MCP アドオンの設定が完了したら、Cursor に接続していきましょう。

ステップ3：Code Assist MCP アドオンを Cursor に接続

1. Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップを完了します。
2. 上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開きます。
3. 左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリックします。

オプション1：MCP 設定を手動で追加

1. Cursor がエディタ内に mcp.json ファイルを開きます。
2. 以下のコードを追加してファイルを保存します。

{
  "mcpServers": {
    "cdata-local": {
      "command": "C:/Program Files/Java/jdk-17/bin/java.exe",
      "args": [
        "-jar",
        "C:/Program Files/CData/CData Code Assist MCP for Snowflake/lib/cdata.mcp.snowflake.jar",
        "cdata_snowflake"
      ]
    }
  }
}



注意：command の値は Java 17 以上の java.exe 実行ファイルのパスを、JAR パスはインストールされた CData Code Assist MCP アドオンの .jar ファイルのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります（例：「cdata_snowflake」）。

オプション2：CData Code Assist MCP for Snowflake の UI から MCP 設定をコピー

1. 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。

2. AI MCP Tool ドロップダウンから Cursor を選択します。

3. MCP Client Instructions の手順に従って、MCP 設定に必要なフォルダを作成します。

4. 表示された JSON コードをコピーして、設定ファイルに貼り付けます。
5. Cursor で、mcp.json 設定を含むプロジェクトフォルダを開きます。
4. Code Assist MCP アドオンが、Installed MCP Servers の一覧に Running と表示されていれば設定完了です。

ステップ4：Cursor からリアルタイムの Snowflake のデータにクエリ

1. 上部バーの Toggle AI Pane をクリックして、チャットウィンドウを開きます。
2. 自然言語を使って Snowflake のデータについて質問してみましょう。例：

   "List all tables available in my Snowflake のデータ connection."

   

これで Cursor と CData Code Assist MCP for Snowflake の連携が完了しました。MCP ツールを活用して、スキーマの探索や Snowflake に対するリアルタイムクエリを実行できます。

Code Assist MCP で構築。CData Drivers で本番運用。

Code Assist MCP を無料でダウンロードして、開発中にライブの Snowflake のデータ へのスキーマ対応アクセスを AI ツールに提供しましょう。本番環境に移行する際は、CData Snowflake Drivers が同じ SQL ベースのアクセスをエンタープライズグレードのパフォーマンス、セキュリティ、信頼性で提供します。

CData コミュニティにアクセスして、インサイトの共有や質問、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を探索しましょう。