Kiro で SQL Analysis Services に連携するアプリケーションを構築（CData Connect AI）

Kiro は、AWS が提供するエージェント型の AI IDE です。仕様（スペック）駆動でソフトウェア開発を進めるアプローチを採用しており、自然言語のプロンプトを詳細な仕様に落とし込み、そこから動作するコード、テスト、ドキュメントまでを生成します。デスクトップ IDE と CLI のいずれでも利用でき、すべてのプランでリモート MCP サーバーをネイティブにサポートしているため、エージェントは開発を進めながら企業システムからリアルタイムのコンテキストを取得できます。

MCP（Model Context Protocol）を介して Kiro を CData Connect AI と連携させると、Kiro のエージェントはあらゆるコーディングセッションの中で、リアルタイムのSQL Analysis Services のデータに対するクエリ、分析、操作を直接実行できるようになります。認証、セキュリティ、クエリの最適化は Connect AI が引き受け、仕様の生成やコードの記述、タスクの実行は Kiro が担うため、開発者はインテリジェントなアプリケーションの構築に専念できます。

この記事では、Connect AI での SQL Analysis Services 接続の設定、必要な認証情報の生成、Kiro への Connect AI MCP Server の登録、そしてコーディングセッション中にエージェントがリアルタイムのSQL Analysis Services のデータを正しく扱えることを確認するまでの手順を説明します。

前提条件

• Kiro アカウント
• CData Connect AI アカウント
• 有効な認証情報を持つ SQL Analysis Services アカウント

ステップ 1：Kiro 用の SQL Analysis Services 接続を設定

Kiro から SQL Analysis Services への接続は、Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Kiro のエージェントセッションからSQL Analysis Services のデータを操作するには、まず Connect AI で SQL Analysis Services 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 SQL Analysis Services を選択
3. SQL Analysis Services に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

   接続するには、Url プロパティを有効なSQL Server Analysis Services エンドポイントに設定して認証を提供します。XMLA アクセスを使用して、HTTP 経由でホストされているSQL Server Analysis Services インスタンスに接続できます。 Microsoft ドキュメント configure HTTP access を参照してSQL Server Analysis Services に接続してください。

   SQL Server Analysis Services に対してSQL を実行するには、ヘルプドキュメントの「Analysis Services データの取得」を参照してください。接続ごとにメタデータを取得する代わりに、CacheLocation を設定できます。

   • HTTP 認証

     AuthScheme を"Basic" または"Digest" に設定してUser とPassword を設定します。CustomHeaders に他の認証値を指定します。

   • Windows (NTLM)

     Windows のUser とPassword を設定して、AuthScheme をNTLM に設定します。

   • Kerberos およびKerberos Delegation

     Kerberos を認証するには、AuthScheme をNEGOTIATE に設定します。Kerberos 委任を使うには、AuthScheme をKERBEROSDELEGATION に設定します。必要があれば、User、Password およびKerberosSPN を設定します。デフォルトでは、CData 製品は指定されたUrl でSPN と通信しようと試みます。

   • SSL/TLS:

     デフォルトでは、CData 製品はサーバーの証明書をシステムの信頼できる証明書ストアと照合してSSL/TLS のネゴシエーションを試みます。別の証明書を指定するには、利用可能なフォーマットについてヘルプドキュメントの「SSLServerCert」プロパティを参照してください。

   接続を設定したら、その後はあらゆるキューブを二次元テーブルとして扱えます。データに接続する際にCData 製品がSSAS のメタデータを取得して、動的にテーブルスキーマを更新します。 「CacheLocation」プロパティを設定すれば自動でファイルにキャッシュを作成するので、接続時に毎回メタデータを取得する必要もなくなります。

   詳細は、ヘルプドキュメントの「Retrieving Analysis Services Data」を参照してください。

   

   Save & Test をクリック

4. Add SQL Analysis Services 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

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Kiro 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、統合ごとに個別の 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（例：Kiro MCP）を付けて Create をクリック

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

ステップ 2：Kiro に CData Connect AI MCP Server を登録

Kiro は、mcp.json という設定ファイルに登録された MCP サーバーを通じて外部のデータソースに接続します。このステップでは、そのファイルを開いて Connect AI のサーバー情報を追加し、接続を確認します。

1. プロジェクトフォルダを開きます。Kiro のエージェント機能は、プロジェクトが開かれていないと有効になりません。Kiro を起動したら、Getting started 画面で Open a project をクリックします（左側の Explorer パネルにある Open Folder からでも構いません）。既存のフォルダでも新規に作成した空のフォルダでも問題ありません。開いた状態になっていることが重要です。
2. MCP 設定ファイルを開きます。Ctrl + Shift + P（Windows）または Cmd + Shift + P（Mac）を押してコマンドパレットを開きます。MCP と入力し、Kiro: Open user MCP config (JSON) を選択すると、Kiro に MCP サーバーを登録するための mcp.json ファイルが開きます。
3. Base64 の認証情報を生成します。Kiro は、メールアドレスと PAT を 1 つの Base64 文字列にまとめてエンコードしたもので Connect AI に認証します。ターミナルを開き、お使いの OS に合わせて以下のコマンドを実行してください。[email protected] は Connect AI のログインに使用するメールアドレスに、YourPAT はステップ 1 で作成した PAT に置き換えます。

   Windows（PowerShell）の場合

   [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes("[email protected]:YourPAT"))

   Mac/Linux（ターミナル）の場合

   echo -n "[email protected]:YourPAT" | base64

   出力された文字列をコピーしておきます。次のステップで設定ファイルに貼り付けます。

4. Connect AI サーバーを mcp.json に追加します。以下のブロックを mcp.json ファイルに貼り付け、your_base64_string を前のステップでコピーした文字列に置き換えてください。

   {
     "mcpServers": {
       "cdata-connect-ai": {
         "url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
         "headers": {
           "Authorization": "Basic your_base64_string"
         }
       }
     }
   }    

   
5. ファイルを保存します。Ctrl + S（Windows）または Cmd + S（Mac）を押します。Kiro は mcp.json の変更を自動的に読み込むため、再起動は必要ありません。
6. 接続を確認します。左側のサイドバーにあるゴーストアイコンをクリックして Kiro パネルを開きます。MCP SERVERS の下に cdata-connect-ai が緑色の接続済みインジケータとともに表示されていれば成功です。Kiro のチャットパネルで次のように入力して確認することもできます。

   Connect AI で利用可能な接続をすべて一覧表示して。

   レスポンスに SQL Analysis Services 接続が表示されれば、MCP サーバーは正しく設定されています。これでリアルタイムデータへのクエリを始められます。

   

ステップ 3：Kiro からリアルタイムの SQL Analysis Services のデータ をクエリ

MCP サーバーの登録と動作確認が完了すると、Kiro のエージェントはどのセッションからでもリアルタイムのSQL Analysis Services のデータに直接アクセスできます。Kiro のチャットパネルを開き、以下のプロンプトでデータを操作してみましょう。

この連携では、以下の Connect AI MCP ツールが順に呼び出されます。

Kiro のチャットパネルを開き、以下のようなプロンプトでSQL Analysis Services のデータを操作してみてください。

• 「SQL Analysis Services 接続ではどのテーブルが利用できますか？」
• 「SQL Analysis Services のデータから売上高の大きい順に上位のレコードを表示して」
• 「アクティブなSQL Analysis Services のデータとその現在のステータスを一覧表示して」
• 「今四半期のSQL Analysis Services のデータのアクティビティを要約して」

Kiro は CData の接続をすべて自動的に検出し、最も関連性の高い接続を選択したうえでスキーマを把握し、適切な SQL クエリを生成・実行して、リアルタイムの結果をそのままチャットに返します。

Kiro と CData でリアルタイムにデータを活用するアプリケーションを構築

Kiro と CData Connect AI を組み合わせると、自然言語のプロンプトだけで企業システムのリアルタイムデータを操作できるようになります。ETL パイプラインもデータ同期ジョブも、独自の連携ロジックを組む必要もありません。運用の負担を抑えながらガバナンスを強化でき、AI エージェントからより速く、より根拠のある回答を得られます。

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