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

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Windsurf の Cascade エージェントが IDE 内からセキュアにSQL Analysis Servicesのリアルタイムデータにアクセスし、クエリを実行できるようにします。

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SQL Analysis Services 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、SQL Analysis Services 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 SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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。

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

Windsurf から SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services のデータを操作するには、まず CData 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. Connect AI で接続を追加
  2. Add Connection パネルから SQL Analysis Services を選択
    3. データソースを選択
  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 をSQL Server Analysis Services に実行するには、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うことができます。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。

    接続を設定（Salesforce の例）
  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
    6. 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. 新しい PAT を作成
  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

SQL Analysis Services 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf 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：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 プロフィールメニューから Windsurf Settings を開く
  3. Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック Cascade 設定から MCP Registry を開く
  4. MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック カスタム MCP サーバーを追加
  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。

    Connect AI MCP Server の設定を貼り付け
  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 cdata-mcp がインストールされ有効であることを確認

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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services 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 Cascade チャットで cdata-mcp サーバーを有効化
  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
    • SQL Analysis Services で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
    • SQL Analysis Services 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SQL Analysis Services のデータを返します Windsurf の Cascade でリアルタイムデータをクエリ

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SQL Analysis Services のデータを取得できるようになりました。

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