CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの Snowflake のデータにアクセスするエージェントを構築

Yazhini G
Yazhini G
Technical Marketing Engineer
CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、Relevance AI がインテリジェントなエージェントワークフロー内でSnowflake のデータにセキュアにアクセスしてアクションを実行できるようにします。

Relevance AI は、自然言語推論を活用した自律的なワークフローを組織が作成できるAI 自動化およびエージェント構築プラットフォームです。ユーザーは、API、データベース、サードパーティシステムと連携して日常のビジネスタスクやデータ操作を完了するエージェントを視覚的に設計できます。

Relevance AI を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを介してCData Connect AI と統合することで、エージェントはリアルタイムでSnowflake のデータをクエリ、要約、操作できるようになります。この接続により、Relevance AI のインテリジェントなワークフローエンジンとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続がブリッジされ、すべてのクエリが手動でデータをエクスポートすることなく、承認されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI で Snowflake への接続を設定し、Relevance AI にCData MCP サーバーを登録し、リアルタイムのSnowflake のデータと連携するエージェントを構築する手順を説明します。

Snowflake データ連携について

CData は、Snowflake のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

  • Snowflake データを迅速かつ効率的に読み書きできます。
  • 指定された Warehouse、Database、Schema のメタデータを動的に取得できます。
  • OAuth、OKTA、Azure AD、Azure マネージド サービス ID、PingFederate、秘密鍵など、さまざまな方法で認証できます。

多くの CData ユーザーは、CData ソリューションを使用して、お気に入りのツールやアプリケーションから Snowflake にアクセスし、さまざまなシステムからデータを Snowflake にレプリケートして、包括的なウェアハウジングと分析を行っています。

CData ソリューションとの Snowflake 統合についての詳細は、ブログをご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/snowflake-integrations


はじめに


ステップ1：Relevance AI 用に Snowflake への接続を設定

Relevance AI 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。Relevance AI からSnowflake のデータを操作するには、まずCData Connect AI で Snowflake 接続を作成し設定します。

  1. Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします
  2. Add Connection パネルからSnowflake を選択します
  3. Snowflake への接続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

    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 をクリックします
  5. Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Relevance AI からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するために、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 を開きます
  2. Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
  3. PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします
  4. トークンが表示されたらコピーして安全に保存してください。再度表示されることはありません

Snowflake 接続の設定とPAT の生成が完了したら、Relevance AI はCData MCP サーバーを介してSnowflake のデータに接続できるようになります。

ステップ2：Relevance AI で接続を設定

CData Connect AI のMCP エンドポイントと認証情報をRelevance AI に登録して、エージェントがConnect AI からリアルタイムデータを呼び出せるようにします。

  1. Relevance AI にサインインし、アカウントをお持ちでない場合は作成します
  2. サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします
  3. Build from scratch を選択し、エージェントに名前を付けます（例：CData MCP Server）
  4. エージェントエディター内でAdvanced を選択し、MCP Server タブに切り替えます
  5. + Add Remote MCP Tools をクリックします
  6. 表示されるダイアログで、以下のようにフィールドを入力します：
    • URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
    • Label: 任意のカスタムラベル（例： cdata_mcp_server）
    • Authentication: Custom headers を選択します
    • ヘッダーのkey:value ペアを追加します。メールアドレスとPAT をemail:PAT の形式で組み合わせ、その文字列をBase64 でエンコードし、先頭にBasic を付けます
      • Key: Authorization
      • Value: Basic base64(email:PAT)

Connect をクリックして接続を確立します。Relevance AI が資格情報を検証し、エージェントで使用するためにCData Connect AI MCP サーバーを登録します。

ステップ3：リアルタイムの Snowflake のデータを使用してRelevance AI エージェントを構築・実行

  1. エージェントのRun タブに切り替えます
  2. タスクを入力します。例：「ServiceNow から最新の5件のインシデントをリストして」
  3. エージェントがMCP エンドポイント経由でConnect AI にクエリを実行し、Snowflake のデータ からのリアルタイム結果を表示します

接続が完了すると、Relevance AI エージェントはCData Connect AI MCP サーバーを介して、リアルタイムのSnowflake のデータに対してクエリの発行、レコードの取得、AI 駆動のタスクの実行が可能になります。

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