LLM、Snowflake、およびWorkato Developer API ​

作成 > コネクションを選択するか、Cを2回押します。

新規コネクションページでSnowflakeを検索して選択します。

コネクション名フィールドにコネクションの名前を入力します。

Snowflakeコネクション

ロケーションドロップダウンメニューを使用して、コネクションを保存するプロジェクトを選択します。

Snowflakeインスタンスのアカウント識別子を、サポートされている次のいずれかの形式で入力します:

• アカウント名: https://{orgname}-{account_name}
• コネクション名: https://{orgname}-{connectionname}
• アカウントロケーター: https://{accountlocator}.{region}.{cloud}

詳細については、Snowflakeのアカウントへの接続ガイドを参照してください。

アカウントロケーターの形式

特定のロケーションでは、アカウントロケーターURLに{region}および{cloud}を含める必要があります。 例:

• AWS米国西部（オレゴン）：your-account-locator
• AWS米国東部（オハイオ）：your-account-locator.us-east-2
• Azure West Europe: your-account-locator.west-europe.azure

詳細については、識別子としてのアカウントロケーターの使用ガイドを参照してください。

このコネクションのコンピューティングリソースを定義するために、Warehouse名を入力します。 詳細については、ウェアハウスに関する考慮事項セクションを参照してください。

ターゲットのSnowflakeデータベースのデータベース名を入力します。

SnowflakeコネクションのAuthentication typeを選択します。 設定手順については、Snowflakeコネクターの認証オプションセクションを参照してください。

任意です。 認証に使用するロールを指定します。 このロールは、ユーザーに割り当てられた既存のロールである必要があります。 空白のままにすると、Snowflakeはユーザーに割り当てられたデフォルトロールを使用します。

任意です。 スキーマを入力します。 空白のままにすると、デフォルトのスキーマはpublicになります。

任意です。 タイムスタンプのタイムゾーンが正しく処理されるように、改善された日時処理を使用（推奨）をはいに設定します。

任意です。 割り当てられたタイムゾーンがないタイムスタンプに適用するデータベースタイムゾーンを定義します。

Connectをクリックしてコネクションを確認します。

API platform by Workatoを検索し、アプリとして選択します。

新規APIリクエストトリガーを選択します。

新規APIリクエストトリガー

次の手順を実行して、リクエストスキーマを設定します。

次の手順を実行して、成功時のリクエストレスポンスを設定します。

次の手順を実行して、エラー時のリクエストレスポンスを設定します。

Snowflakeを検索し、アプリとして選択します。

カスタムSQL実行アクションを選択します。

SQLフィールドに移動し、次のクエリを貼り付けます。

SELECT
  COUNT(*) AS number_of_sales_orders,
  SUM(sales_value) AS total_sales,
  MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY product_name) AS most_common_product_name,
  MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY product_type) AS most_common_product_type,
  MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY product_category) AS most_common_product_category,
  MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY product_manufacturer) AS most_common_product_manufacturer,
  MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY brand) AS most_common_brand
FROM sales
WHERE
  (:region IS NULL OR region = :region)
  AND (:city IS NULL OR city = :city)
  AND (:state IS NULL OR state = :state)
  AND (:sales_value IS NULL OR sales_value >= :sales_value);

SQL文字列を指定

次の手順を実行して、出力フィールドを設定します。

はいブランチに移動し、Monitorブロックでアクションを再試行しますか?が再試行しないに設定されていることを確認します。

再試行しないの下にある+ステップを追加をクリックします。

Select an app and actionをクリックします。 API platform by Workatoを検索して選択し、アプリとして設定します。

アクションとしてAPIリクエストに応答を選択します。

レスポンスドロップダウンメニューを使用して、エラーを選択します。

レスポンス本文セクションを展開します。

ERROR FOUND?ブロックを設定

保存をクリックします。

いいえブランチに移動し、アプリとアクションを選択をクリックします。

API platform by Workatoを検索して選択し、アプリとして設定します。

アクションとしてAPIリクエストに応答を選択します。

レスポンスドロップダウンメニューを使用して、200を選択します。

レスポンス本文セクションを展開します。

Snowflakeのnumber_of_sales_ordersStep 4データピルをnumber_of_sales_ordersフィールドにマッピングします。

Snowflakeのtotal_salesStep 4データピルをtotal_salesフィールドにマッピングします。

Snowflakeのmost_common_product_nameStep 4データピルをmost_common_product_nameフィールドにマッピングします。

Snowflakeのmost_common_product_typeStep 4データピルをmost_common_product_typeフィールドにマッピングします。

Snowflakeのmost_common_product_categoryStep 4データピルをmost_common_product_categoryフィールドにマッピングします。

200成功レスポンス本文

Snowflakeのmost_common_product_manufacturerStep 4データピルをmost_common_product_manufacturerフィールドにマッピングします。

Snowflakeのmost_common_brandStep 4データピルをmost_common_brandフィールドにマッピングします。

保存をクリックします。

AI Hubに移動し、MCP serversタブを選択して、+MCPサーバーを作成をクリックします。 または、プロジェクトページで作成 > MCPサーバーをクリックするか、C+Mを押して、MCPサーバーを作成できます。

MCPサーバー名フィールドにMCPサーバーの名前を指定します。 例: Snowflake analysis tool

任意です。 説明フィールドにMCPサーバーの説明を指定します。 LLMはこの説明を使用してサーバーを理解します。 この説明はエンドユーザーには表示されません。

ロケーションドロップダウンメニューを使用して、MCPサーバーのロケーションを選択します。

ツールソースセクションに移動し、プロジェクトアセットを選択します。

前の手順で作成したAPIおよびSnowflakeレシピのチェックボックスを選択します。

ビルドを開始をクリックします。 MCPでは概要タブが自動的に表示されます。

設定 > エンドユーザーアクセスをクリックします。

Developer MCP Tokenセクションに移動し、コピーをクリックして、後の手順で使用するMCPサーバーURLとトークンをコピーします。

MCP URLをコピー

ChatGPTアカウントに移動します。

設定＞アプリとコネクター＞詳細設定に移動し、開発者モードトグルを有効にします。

設定 > アプリとコネクタに移動します。

Createをクリックします。 このボタンは、開発者モードトグルが有効になっている場合にのみ表示されます。

NameフィールドにMCPコネクターの名前を入力します。

ChatGPT MCPコネクターの設定

MCP URLとトークンをURLフィールドに貼り付けます。

任意です。 Descriptionフィールドに説明を入力します。

認証ドロップダウンメニューを使用して、認証なしを選択します。

チェックボックスを選択して、カスタムMCPサーバーを追加するリスクを受け入れます。

Createをクリックします。

MCPツールを使用するには、ChatGPTで新しいチャットを作成します。

Settings > Connectorsに移動します。

+ Add new connectorをクリックします。

NameフィールドにMCPコネクターの名前を入力します。

Claude MCPコネクターを設定

MCP URLとトークンをRemote MCP server URLフィールドに貼り付けます。

Addをクリックします。 新しく作成されたMCPコネクターがコネクターのリストに表示されます。

Configureをクリックします。

権限のドロップダウンメニューを使用して、Always ask permissionまたはAllow unsupervisedを選択します。 デフォルトではAlways ask permissionが選択されています。

MCPツールを使用するには、Claudeで新しいチャットを作成してください。

Settings > Cursor settingsに移動します。

サイドバーでMCP & Integrationsをクリックします。

+ New MCP Serverをクリックして、mcp.jsonファイルを開きます。

+ New MCP Serverをクリック

前の手順でコピーしたMCP URLとトークンを使用するように設定を更新します。 例:

{
  "mcpServers": {
    "snowflake-tools": {
      "url": "https://2255.apim.mcp.workato.com?wkt_token=YOUR_API_TOKEN"
    },
    "github-tools": {
      "url": "https://387.apim.mcp.workato.com/abc247/example-collection-name-v1?wkt_token=YOUR_API_TOKEN"
    }
  }
}

変更を保存します。

MCPツールを使用するには、Cursorエージェントで新しいチャットを作成します。

エージェントで新しいチャットを開始する必要があります。 Cursor agentは、チャットの開始時に利用可能なツールと機能にのみアクセスできます。 エージェントは、チャットの開始後に追加された新しいMCP設定、サーバー、ツールを検出または使用できません。