Honeydew Semantic Layer

MCPサーバー

MCPとは？

Model Context Protocol（MCP） は、AIアプリケーションを外部システムやツールに安全に接続するための オープンソース標準です。 Honeydewは、AIコーディングアシスタントをHoneydew Semantic Layerに接続する MCPサーバーを提供します。

使用するタイミング

• ウェアハウスのテーブル、スキーマ、セマンティックモデル定義を探索・発見する
• 自然な会話を通じてセマンティックモデルを構築・維持する
• MCP互換のアシスタントから自然言語でデータをクエリする
• Honeydewのドキュメントを検索・閲覧する

インストール

サーバーURL

HoneydewはMCPサーバーAPIを次の場所で公開しています： https://mcp.honeydew.cloud/mcp

注記

組織がカスタムのHoneydewホスト名を使用している場合は、 デフォルトのURLをテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名はHoneydew UIの 設定 > MCPサーバー で確認できます。

認証

Honeydew MCPサーバーで認証する方法は2つあります： OAuth または HTTP Basic認証 です。

OAuth認証（推奨）

ほとんどのクライアントはOAuth認証をサポートしています。 初回接続時に、次の操作を求められます：

1. Honeydewアカウントでログインする
2. OAuth認証を承認する

その後、クライアントは後続のリクエストに対してアクセストークンを安全に提供します。

HTTP Basic認証

HTTP Basic認証モードのMCPサーバーは、 認証に APIキー を必要とします。

APIキーとAPIシークレットをBase64エンコードした文字列を、 API_KEY:API_SECRET の形式で提供する必要があります。

ヒント

MCPサーバーアクセス用に新しいAPIキーを作成する場合、 作成時にHoneydew Studio UIからBase64エンコードされた文字列を コピーできます。

次のコマンドを使用して、 Base64エンコードされた文字列を生成できます：

```bash theme={null} echo -n ':' | base64 ``` PowerShellを使用：

```powershell theme={null}
[Convert]::ToBase64String(
  [Text.Encoding]::UTF8.GetBytes(
    "<API_KEY>:<API_SECRET>"
  )
)
```

エンコードされた文字列を Authorization ヘッダーで次のように指定します：

Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>

設定

ワークスペースとブランチは、セッションレベルで list_workspaces、 list_workspace_branches、 set_session_workspace_and_branch ツールを使用して設定します。create_workspace_branch で新しいブランチを作成することもできます。 MCPサーバーに接続した後、AIアシスタントからこれらのツールを呼び出してください。

MCPサーバー設定でこれらのヘッダーをオプションで指定できます：

• Workspace：すべてのリクエストのワークスペースを固定（オプション）
• Branch：すべてのリクエストの特定のワークスペースブランチを固定（オプション、ワークスペースが設定されている場合はデフォルトで prod）
• Honeydew-Client：MCPクライアントを識別（オプション、 接続されたツールから自動検出）。 特定のクライアント識別子を提供するにはこのヘッダーを渡します。
• ReadonlyToolsOnly：読み取り専用ツールのみを公開するには true に設定（オプション）

注記

MCPサーバーは Mcp-Session-Id レスポンスヘッダーを使用して、 アクティブなワークスペースやブランチを含むセッション状態を維持します。 詳細は MCPセッション管理仕様 を参照してください。

サポートされているクライアント

Claude Code CLI

#### プラグインのインストール

注記

Gitが必要です。 GitHubからプラグインをインストールするとリポジトリが ローカルにクローンされるため、Git がインストールされ、 PATH に含まれている必要があります。Gitがない場合、プラグインのインストールは失敗します。Gitをインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動MCP設定手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydewは、 プラグインリポジトリ を提供しており、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールが含まれています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCPサーバーが自動的に設定されます。

claude を指定してClaude Codeを起動し、マーケットプレイスを追加します：

/plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

次に、マーケットプレイスからHoneydewプラグインをインストールします：

/plugin install honeydew-ai@honeydew-ai-claude-plugins

次に、プラグインをリロードしてアクティブ化します：

/reload-plugins

プラグインの更新

Honeydewマーケットプレイスプラグインを更新するには、claude を指定してClaude Codeを起動し、次の操作を行います：

1. /plugin と入力し、上部のセレクターで マーケットプレイス を選択します
2. honeydew-ai-coding-agents-plugins を選択します
3. マーケットプレイスを更新 をクリックします

自動更新を受け取るには、マーケットプレイス設定で 自動更新を有効にする を選択します。

MCP設定

組織がカスタムのHoneydewエンドポイントを使用している場合、または プラグインをインストールせずにMCPサーバーを設定したい場合は、 このセクションを使用してください。 プラグインによって追加されたHoneydew MCP接続を無効にしてから、 以下の手順でカスタムエンドポイントを追加します。

Honeydew MCPサーバーは、Claude CodeをHoneydew Semantic Layerに接続して、 モデルの探索、データのクエリ、モデル管理、 ドキュメントアクセスを実現します。

次のいずれかの方法でHoneydew MCPサーバーを追加します：

注記

組織がカスタムのHoneydewホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名はHoneydew Studioの 設定 > MCPサーバー で確認できます。

```bash theme={null} claude mcp add --transport http honeydew \ https://mcp.honeydew.cloud/mcp ```

      `claude` を指定してClaude Codeを起動します。
      HoneydewへのOAuth認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```bash theme={null}
      claude mcp add --transport http honeydew \
          https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
          --header "Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  以下を `honeydew-mcp.json` に保存します：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
      }
      ```

      次に、次のコマンドで登録します：

      ```bash theme={null}
      claude mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json
      ```

      `claude` を指定してClaude Codeを起動します。
      HoneydewへのOAuth認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
        }
      }
      ```

      次に、次のコマンドで登録します：

      ```bash theme={null}
      claude mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title=".mcp.json">
  `.mcp.json` ファイルに以下を追加します：

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
          }
        }
      }
      ```

      `claude` を指定してClaude Codeを起動します。
      HoneydewへのOAuth認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "headers": {
              "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
            }
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

ヒント

APIキー認証に環境変数を使用する

設定ファイルに機密値を直接保存しないようにするため、 Claude Codeは 環境変数の展開 を ${VAR_NAME} 構文でサポートしています。

HONEYDEW_API_KEY 環境変数を設定し、 設定で参照します：

claude mcp add --transport http honeydew \
    https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
    --header "Authorization: Basic ${HONEYDEW_API_KEY}"

Claude Codeは ${VAR_NAME} 参照を 実行時に環境から解決します。

HoneydewドキュメントMCP（オプション）

Honeydew MCPサーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別のドキュメントサーバーは必要ありません。 Honeydewに接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合は、 HoneydewドキュメントMCPのみを追加してください。認証は不要です。

claude mcp add --transport http honeydew-docs \
    https://honeydew.ai/docs/mcp

MCPサーバーの削除

Honeydew MCPサーバーを削除するには：

claude mcp remove honeydew

HoneydewドキュメントMCPサーバーを削除するには：

claude mcp remove honeydew-docs

Claude Desktop

#### プラグインのインストール

注記

Gitが必要です。 GitHubからプラグインをインストールするとリポジトリが ローカルにクローンされるため、Git がインストールされ、 PATH に含まれている必要があります。Gitがない場合、プラグインのインストールは失敗します。Gitをインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動MCP設定手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydewは、 プラグインリポジトリ を提供しており、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールが含まれています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCPサーバーが自動的に設定されます。

1. 設定 -> カスタマイズ に移動します
2. プラグインを参照 をクリックします
3. 個人 タブに移動します
4. + アイコンをクリックし、 GitHubからマーケットプレイスを追加 を選択します
5. 入力ボックスに honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins を入力します
6. Honeydew AI プラグインが表示されます。インストールします。

MCP設定

組織がカスタムのHoneydewエンドポイントを使用している場合、または プラグインをインストールせずにMCPサーバーを設定したい場合は、 このセクションを使用してください。 プラグインによって追加されたHoneydew MCP接続を無効にしてから、 以下の手順でカスタムエンドポイントを追加します。

Honeydew MCPサーバーは、Claude DesktopをHoneydew Semantic Layerに接続して、 モデルの探索、データのクエリ、モデル管理、 ドキュメントアクセスを実現します。

Claude Codeモード

Claude DesktopをClaude Codeモードで使用する場合は、 Claude Code CLI の手順に従ってください。

注記

組織がカスタムのHoneydewホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名はHoneydew Studioの 設定 > MCPサーバー で確認できます。

CoworkモードでHoneydew MCPを追加するには：

1. 設定 -> コネクタ -> カスタムコネクタを追加 に移動します
2. 名前 フィールドに honeydew を入力します
3. リモートMCPサーバーURL フィールドに https://mcp.honeydew.cloud/mcp を入力します
4. 追加 をクリックします

初回接続時にHoneydewへのOAuth認証を求められます。

HoneydewドキュメントMCP（オプション）

Honeydew MCPサーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別のドキュメントサーバーは必要ありません。 Honeydewに接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合は、 HoneydewドキュメントMCPのみを追加してください。認証は不要です。

1. 設定 -> コネクタ -> カスタムコネクタを追加 に移動します
2. 名前 フィールドに honeydew-docs を入力します
3. リモートMCPサーバーURL フィールドに https://honeydew.ai/docs/mcp を入力します
4. 追加 をクリックします

MCPサーバーの削除

CoworkモードでHoneydew MCPサーバーを削除するには：

1. 設定 -> コネクタ に移動します
2. honeydew コネクタを見つけて、削除アイコンをクリックします

HoneydewドキュメントMCPサーバーを削除するには：

1. 設定 -> コネクタ に移動します
2. honeydew-docs コネクタを見つけて、削除アイコンをクリックします

Claude.ai

#### プラグインのインストール

Honeydewは、 プラグインリポジトリ を提供しており、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールが含まれています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCPサーバーと HoneydewドキュメントMCPサーバーの両方が自動的に設定されます。

1. プラグインのzipをダウンロードします： honeydew-ai-claude.zip
2. Claude.aiで、設定 -> プラグイン -> プラグインを追加 -> zipをアップロード に移動します
3. zipをアップロードします — プラグインがプライベートマーケットプレイスに表示されます

MCP設定

組織がカスタムのHoneydewエンドポイントを使用している場合、または プラグインをインストールせずにMCPサーバーを設定したい場合は、 このセクションを使用してください。 プラグインによって追加されたHoneydew MCPコネクタを削除してから、 以下の手順でカスタムエンドポイントを追加します。

Honeydew MCPサーバーは、Claude.aiをHoneydew Semantic Layerに接続して、 モデルの探索、データのクエリ、モデル管理、 ドキュメントアクセスを実現します。

注記

組織がカスタムのHoneydewホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名はHoneydew Studioの 設定 > MCPサーバー で確認できます。

Honeydew MCPサーバーを追加するには：

1. Settings -> Connectors -> Add custom connector に移動します。
2. Name フィールドに honeydew と入力します。
3. Remote MCP server URL フィールドに https://mcp.honeydew.cloud/mcp と入力します。
4. Add をクリックします。

初回接続時に、Honeydew への OAuth 認証を求められます。

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

1. Settings -> Connectors -> Add custom connector に移動します。
2. Name フィールドに honeydew-docs と入力します。
3. Remote MCP server URL フィールドに https://honeydew.ai/docs/mcp と入力します。
4. Add をクリックします。

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

1. Settings -> Connectors に移動します。
2. honeydew コネクタを見つけて、削除アイコンをクリックします。

Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには:

1. Settings -> Connectors に移動します。
2. honeydew-docs コネクタを見つけて、削除アイコンをクリックします。

Cortex Code CLI

#### プラグインのインストール

注記

Git が必要です。 GitHub からプラグインをインストールするとリポジトリがローカルにクローンされるため、 Git がインストールされ、PATH 上にある必要があります。 Git がない場合、プラグインのインストールは失敗します。Git をインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動 MCP セットアップ手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydew は、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールを備えた プラグインリポジトリ を提供しています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的にセットアップされます。

cortex を使用して Cortex Code CLI を起動し、プラグインをインストールします:

/plugin install honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

MCP セットアップ

このセクションは、組織がカスタム Honeydew エンドポイントを使用している場合、または プラグインをインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 プラグインによって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順に従ってカスタムエンドポイントを追加してください。

Honeydew MCP サーバーは、Cortex Code CLI を Honeydew Semantic Layer に接続し、 モデルの探索、データのクエリ、モデルの管理、 およびドキュメントアクセスを可能にします。

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

```bash theme={null} cortex mcp add honeydew \ https://mcp.honeydew.cloud/mcp \ --type http ```

      `cortex` を使用して Cortex Code CLI を起動します。
      Honeydew への OAuth 認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```bash theme={null}
      cortex mcp add honeydew \
          https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
          --type http \
          -H "Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  以下を `honeydew-mcp.json` に保存します:

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
      }
      ```

      次に、以下で登録します:

      ```bash theme={null}
      cortex mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json --type http
      ```

      `cortex` を使用して Cortex Code CLI を起動します。
      Honeydew への OAuth 認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
        }
      }
      ```

      次に、以下で登録します:

      ```bash theme={null}
      cortex mcp add honeydew ./honeydew-mcp.json --type http
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="mcp.json">
  以下を `~/.snowflake/cortex/mcp.json` に追加します:

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
          }
        }
      }
      ```

      `cortex` を使用して Cortex Code CLI を起動します。
      Honeydew への OAuth 認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "mcpServers": {
          "honeydew": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "headers": {
              "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
            }
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

cortex mcp add honeydew-docs \
    https://honeydew.ai/docs/mcp \
    --type http

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

cortex mcp remove honeydew

Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには:

cortex mcp remove honeydew-docs

Cortex Code Desktop

#### プラグインのインストール

注記

Git が必要です。 GitHub からプラグインをインストールするとリポジトリがローカルにクローンされるため、 Git がインストールされ、PATH 上にある必要があります。 Git がない場合、プラグインのインストールは失敗します。Git をインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動 MCP セットアップ手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydew は、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールを備えた プラグインリポジトリ を提供しています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的にセットアップされます。

1. Settings -> Plugins に移動します。
2. Add Plugin をクリックし、Add from GitHub を選択して、 Honeydew プラグインリポジトリを貼り付けます: honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins
3. フローに従い、GitHub Plugin Installer Setup の手順を承認します。

MCP セットアップ

このセクションは、組織がカスタム Honeydew エンドポイントを使用している場合、または プラグインをインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 プラグインによって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順に従ってカスタムエンドポイントを追加してください。

Honeydew MCP サーバーは、Cortex Code Desktop を Honeydew Semantic Layer に接続し、 モデルの探索、データのクエリ、モデルの管理、 およびドキュメントアクセスを可能にします。

サーバーを追加するには、MCP -> New に移動し、Configuration Scope （例: グローバルの場合は ~/.snowflake/cortex/mcp.json）を選択して、フォームに入力し、 Save をクリックします。Form または JSON タブを使用して設定を入力します。

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

Honeydew MCP サーバーを追加します:

1. **Server Name**: `honeydew` 2. **Server Type**: **Remote (HTTP)** 3. **Server URL**: `https://mcp.honeydew.cloud/mcp` 4. **Save** をクリックします。

      初回接続時に、Honeydew への OAuth 認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      1. **Server Name**: `honeydew`
      2. **Server Type**: **Remote (HTTP)**
      3. **Server URL**: `https://mcp.honeydew.cloud/mcp`
      4. **Headers** で **Add Header** をクリックし、名前を
         `Authorization`、値を
         `Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>` に設定します。
      5. **Save** をクリックします。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

<Tab title="JSON">
  **JSON** タブに切り替えて、設定を貼り付けます:

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "honeydew": {
          "type": "http",
          "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"
        }
      }
      ```

      初回接続時に、Honeydew への OAuth 認証を求められます。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "honeydew": {
          "type": "http",
          "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
          "headers": {
            "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスが必要な場合は、 Server Name を honeydew-docs、Server Type を Remote (HTTP)、 Server URL を https://honeydew.ai/docs/mcp として、同じ方法で Honeydew Documentation MCP サーバーを追加してください。 認証は不要です。

MCP サーバーの削除

サーバーを削除するには、MCP に移動し、honeydew（または honeydew-docs） サーバーを見つけて削除します。

Cursor

#### プラグインのインストール

Honeydew は、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールを備えた プラグインリポジトリ を提供しています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的にセットアップされます。

1. チームまたは組織の設定で、 cursor.com/dashboard/plugins に移動します （または左側のメニューで Plugins をクリックします）。
2. Team Marketplaces までスクロールし、既存の Marketplace をクリックするか、 Add Marketplace をクリックして新しいものを作成します。 新しいものを作成する場合は、名前を入力して作成します。
3. Marketplace 内で Add Plugin をクリックし、 Honeydew プラグインの GitHub リポジトリパスを貼り付けます: https://github.com/honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins そして Add 1 plugin をクリックします。
4. 任意で、Marketplace ページで auto-refresh を有効にすると、 新しいバージョンがリリースされたときにプラグインが自動的に更新されます。
5. プラグインページ (cursor.com/dashboard/plugins) に戻り、 Honeydew プラグインを検索して Add をクリックします。

MCP セットアップ

このセクションは、組織がカスタム Honeydew エンドポイントを使用している場合、または プラグインをインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 プラグインによって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順に従ってカスタムエンドポイントを追加してください。

Honeydew MCP サーバーは、Cursor を Honeydew Semantic Layer に接続し、 モデルの探索、データのクエリ、モデルの管理、 およびドキュメントアクセスを可能にします。

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

Honeydew MCP を追加するには:

1. Cursor アプリケーションを開きます。

2. Settings -> Cursor Settings -> Tools & MCP に移動します。

3. New MCP Server をクリックします。

4. 次の設定を追加します:

   ```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } ```

   <Tab title="API Key">
     ```json theme={null}
     {
       "name": "honeydew",
       "type": "http",
       "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
       "headers": {
         "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
       }
     }
     ```
   </Tab>
   

5. Save をクリックします。

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

1. Settings -> Cursor Settings -> Tools & MCP に移動します。
2. New MCP Server をクリックします。
3. 次の設定を追加します:

   {
     "name": "honeydew-docs",
     "type": "http",
     "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
   }
   

4. Save をクリックします。

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

1. Settings -> Cursor Settings -> Tools & MCP に移動します。
2. リストで honeydew を見つけて、削除アイコンをクリックします。

Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには:

1. Settings -> Cursor Settings -> Tools & MCP に移動します。
2. リストで honeydew-docs を見つけて、削除アイコンをクリックします。

Databricks Genie Code

> **注記** > > MCP サーバーは Genie Code Agent モードでのみサポートされています。 > 詳細については、 > [Databricks MCP ドキュメント](https://docs.databricks.com/aws/en/generative-ai/mcp/) を参照してください。

前提条件:

• Databricks ワークスペースで Genie Code が有効になっていること

• Unity Catalog メタストアに対する CREATE CONNECTION 権限があること

  1. **カタログ** → **接続** → **接続の作成** に移動します 2. **接続の基本情報** 画面で: * **接続名** を `honeydew-mcp` に設定します * **接続タイプ** を **HTTP** に設定します * **認証タイプ** を **動的クライアント登録** に設定します * **次へ** をクリックします 3. **認証** 画面で: * **ホスト** を `https://mcp.honeydew.cloud` に設定します * **ポート** は `443` のままにします * **OAuth スコープ** を `openid` に設定します * **次へ** をクリックします 4. **接続の詳細** 画面で: * **MCP 接続** にチェックを入れます * **ベースパス** を `/mcp` に設定します * **接続の作成** をクリックします

  <Tab title="SQL">
    Databricks ノートブックまたは SQL エディタで次の SQL を実行します:
  
    ```sql theme={null}
    CREATE OR REPLACE CONNECTION `honeydew-mcp` TYPE HTTP
    OPTIONS (
      host 'https://mcp.honeydew.cloud',
      base_path '/mcp',
      is_mcp_connection 'true',
      oauth_scope 'openid'
    );
  
    DESCRIBE CONNECTION `honeydew-mcp`;
    ```
  </Tab>
  

注

組織でカスタムの Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の 設定 > MCP サーバー で確認できます。

<Step title="Log in to the connection">
  **カタログ** → **接続** → `honeydew-mcp` に移動し、
  右上隅の **ログイン** をクリックして
  認証し、接続を確認します。
</Step>

<Step title="Grant connection access">
  Honeydew MCP サーバーへのアクセスが必要なユーザーまたはロールに
  `USE CONNECTION` 権限を付与します:

  ```sql theme={null}
  GRANT USE CONNECTION ON CONNECTION `honeydew-mcp` TO <user-or-role>;
  ```
</Step>

<Step title="Add the MCP server in Genie Code">
  1. Genie Code を開き、歯車アイコンをクリックします
  2. **MCP サーバー** → **サーバーの追加** に移動します
  3. **外部 MCP サーバー** を選択します
  4. 作成した `honeydew-mcp` 接続を選択します
  5. プロンプトが表示されたら接続にログインします
  6. **保存** をクリックします

注

Databricks では、設定済みのすべてのサーバーで MCP は 20 ツールに制限されています。 利用可能な Honeydew ツールを調整する必要がある場合は、 Genie Code の MCP 設定を使用して特定のツールを有効または無効にします。

MCP サーバーの削除

Genie Code から Honeydew MCP サーバーを削除するには:

1. Genie Code を開き、歯車アイコンをクリックします
2. MCP サーバー に移動します
3. honeydew-mcp を見つけて 削除 をクリックします

基になる Unity Catalog 接続も削除するには、 次の SQL を実行します:

DROP CONNECTION `honeydew-mcp`;

Devin

#### MCP サーバー

Devin は、MCP マーケットプレイス を通じてリモート MCP サーバーに接続します。

注

組織でカスタムの Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の 設定 > MCP サーバー で確認できます。

Honeydew MCP サーバーを追加するには:

1. 設定 → 接続 → MCP サーバー に移動します

2. カスタム MCP を追加 をクリックします

3. サーバー名 フィールドに honeydew を入力します

4. 必要に応じてアイコンと 短い説明 を追加します

5. トランスポートタイプとして HTTP を選択します

6. サーバー URL フィールドに https://mcp.honeydew.cloud/mcp を入力します

7. 認証を設定します:

   認証方法として **OAuth** を選択します。 Devin は最初のセッション中に Honeydew での認証を求めます。

   <Tab title="API Key">
     認証方法として **認証ヘッダー** を選択します。
     ヘッダーキーは `Authorization` のままにし、値を
     `Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>` に設定します
     ([認証](#authentication) を参照)。
   </Tab>
   

8. 保存 をクリックし、ツールの一覧をテスト をクリックして接続を確認します

Honeydew ドキュメント MCP (オプション)

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別のドキュメントサーバーは必要ありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew ドキュメント MCP を追加してください。認証は不要です。

1. 設定 → 接続 → MCP サーバー に移動します
2. カスタム MCP を追加 をクリックします
3. サーバー名 フィールドに honeydew-docs を入力します
4. トランスポートタイプとして HTTP を選択します
5. サーバー URL フィールドに https://honeydew.ai/docs/mcp を入力します
6. 認証方法を なし に設定します
7. 保存 をクリックします

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

1. 設定 → 接続 → MCP サーバー に移動します
2. honeydew サーバーを見つけて削除します

Honeydew ドキュメント MCP サーバーを削除するには:

1. 設定 → 接続 → MCP サーバー に移動します
2. honeydew-docs サーバーを見つけて削除します

GitHub Copilot CLI

#### MCP サーバー

注

組織でカスタムの Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の 設定 > MCP サーバー で確認できます。

1. copilot を指定して GitHub Copilot CLI を起動します

2. /mcp add と入力してサーバー設定フォームを開きます

3. 次のフィールドに入力します:

   • 名前: honeydew

   • タイプ: http

   • URL: https://mcp.honeydew.cloud/mcp

   • HTTP ヘッダー:

     OAuth には追加のヘッダーは必要ありません。 ```json theme={null} { "Authorization": "Basic " } ```

4. Ctrl+S を押して保存します

/mcp show を使用してサーバーが接続されていることを確認します。

AI コーディングエージェントプラグイン

注

Git が必要です。 GitHub からプラグインをインストールするとリポジトリがローカルにクローンされるため、 Git がインストールされ、PATH に含まれている必要があります。Git がない場合、プラグインのインストールは失敗します。Git をインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動 MCP セットアップ手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydew は、セマンティックモデルの構築と 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールを備えた プラグインリポジトリ を提供しています。

Copilot CLI にマーケットプレイスを追加します:

/plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

次に、マーケットプレイスから Honeydew プラグインをインストールします:

/plugin install honeydew-ai@honeydew-ai-github-copilot-plugins

Honeydew ドキュメント MCP (オプション)

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別のドキュメントサーバーは必要ありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew ドキュメント MCP を追加してください。認証は不要です。

1. copilot を指定して GitHub Copilot CLI を起動します
2. /mcp add と入力してサーバー設定フォームを開きます
3. 次のフィールドに入力します:
   • 名前: honeydew-docs
   • タイプ: http
   • URL: https://honeydew.ai/docs/mcp
4. Ctrl+S を押して保存します

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには、 copilot を指定して GitHub Copilot CLI を起動し、次のように入力します:

/mcp remove honeydew

Honeydew ドキュメント MCP サーバーを削除するには:

/mcp remove honeydew-docs

Gemini CLI

#### 拡張機能のインストール

注

Git が必要です。 GitHub からプラグインをインストールするとリポジトリがローカルにクローンされるため、 Git がインストールされ、PATH に含まれている必要があります。Git がない場合、プラグインのインストールは失敗します。Git をインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動 MCP セットアップ手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydew は、セマンティックモデルの構築と 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールを備えた プラグインリポジトリ を提供しています。 拡張機能をインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的に設定されます。

次のコマンドを実行して Honeydew 拡張機能をインストールします:

gemini extensions install \
    https://github.com/honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins \
    --auto-update

--auto-update フラグにより、拡張機能が自動的に更新されます。

MCP セットアップ

このセクションは、組織がカスタムの Honeydew エンドポイントを使用している場合、 または拡張機能をインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 拡張機能によって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順に従ってカスタムエンドポイントを追加してください。

Honeydew MCP サーバーは、Gemini CLI を Honeydew Semantic Layer に接続して、 モデルの探索、データのクエリ、モデル管理、 およびドキュメントアクセスを可能にします。

注

組織でカスタムの Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の 設定 > MCP サーバー で確認できます。

次のコマンドを実行して Honeydew MCP サーバーを追加します:

```bash theme={null} gemini mcp add --transport http honeydew \ https://mcp.honeydew.cloud/mcp ```

  `gemini` を指定して Gemini CLI を起動します。
  Honeydew への OAuth 認証を求められます。
</Tab>

<Tab title="API Key">
  ```bash theme={null}
  gemini mcp add --transport http honeydew \
      https://mcp.honeydew.cloud/mcp \
      --header "Authorization: Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
  ```
</Tab>

Honeydew ドキュメント MCP (オプション)

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別のドキュメントサーバーは必要ありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew ドキュメント MCP を追加してください。認証は不要です。

gemini mcp add --transport http honeydew-docs \
    https://honeydew.ai/docs/mcp

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

gemini mcp remove honeydew

Honeydew ドキュメント MCP サーバーを削除するには:

gemini mcp remove honeydew-docs

VS Code と GitHub Copilot

#### プラグインのインストール

Honeydew は、セマンティックモデルの構築と 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールを備えた プラグインリポジトリ を提供しています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的に設定されます。

Honeydew マーケットプレイスの追加

1. VS Code の settings.json を開きます (macOS では CMD+Shift+P、Windows/Linux では Ctrl+Shift+P でコマンドパレットを開き、 基本設定: ユーザー設定を開く (JSON) を選択します)
2. Honeydew マーケットプレイスを chat.plugins.marketplaces 設定に追加します:

   "chat.plugins.marketplaces": [
     "honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins"
   ]
   

プラグインのインストール

1. 拡張機能ビューを開きます (macOS では CMD+Shift+X、Windows/Linux では Ctrl+Shift+X)
2. 検索フィールドに @agentPlugins と入力します
3. Honeydew AI プラグインを見つけて インストール をクリックします

新しいマーケットプレイスからプラグインを初めてインストールするとき、 VS Code は信頼プロンプトを表示します — 確認する前にマーケットプレイスのソースを確認してください。

プラグインの更新

VS Code の設定で extensions.autoUpdate が有効になっている場合、 プラグインは自動的に更新されます。 手動で更新するには、コマンドパレットを開いて 拡張機能: 拡張機能の更新を確認 を実行します。

MCP サーバー

このセクションは、組織がカスタムの Honeydew エンドポイントを使用している場合、 またはプラグインをインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 プラグインによって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順に従ってカスタムエンドポイントを追加してください。

Honeydew MCP サーバーは、VS Code を Honeydew Semantic Layer に接続して、 モデルの探索、データのクエリ、モデル管理、 およびドキュメントアクセスを可能にします。

注

組織でカスタムの Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の 設定 > MCP サーバー で確認できます。

1. CMD+Shift+P (macOS) または Ctrl+Shift+P (Windows/Linux) でコマンドパレットを開きます
2. MCP: サーバーの追加... を選択します
3. HTTP (HTTP または Server-Sent Events) を選択します
4. Honeydew MCP サーバー URL を入力します: https://mcp.honeydew.cloud/mcp
5. サーバー名として honeydew を入力します

これにより、サーバーが .vscode/mcp.json ファイルに追加されます。 ファイルを開いて、必要に応じてヘッダーを追加します:

```json theme={null} { "servers": { "honeydew": { "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } } } ```

<Tab title="API Key">
  ```json theme={null}
  {
    "servers": {
      "honeydew": {
        "type": "http",
        "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
        "headers": {
          "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
        }
      }
    }
  }
  ```
</Tab>

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

以下を .vscode/mcp.json に追加します:

{
  "servers": {
    "honeydew-docs": {
      "type": "http",
      "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
    }
  }
}

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには、 .vscode/mcp.json を開き、honeydew の エントリを servers オブジェクトから削除します。 Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには、 同じファイルから honeydew-docs エントリを削除します。

Codex CLI

#### プラグインのインストール

注記

Git が必要です。 GitHub からプラグインをインストールするとリポジトリがローカルにクローンされるため、 Git がインストールされ、PATH 上にある必要があります。 Git がない場合、プラグインのインストールは失敗します。Git をインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動 MCP セットアップ手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydew は プラグインリポジトリ を提供しており、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールが含まれています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的に設定されます。

Codex にマーケットプレイスを追加します:

codex plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

次に、codex を指定して Codex を起動し、/plugins と入力して Honeydew AI プラグインを参照してインストールします。

プラグインの更新

Honeydew マーケットプレイスを更新するには、次を実行します:

codex plugin marketplace upgrade honeydew-ai-coding-agents-plugins

次に、Codex を起動し、/plugins と入力して更新を適用します。

MCP セットアップ

このセクションは、組織がカスタム Honeydew エンドポイントを使用している場合、 またはプラグインをインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 プラグインによって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順を使用してカスタムエンドポイントを追加します。

Honeydew MCP サーバーは、Codex を Honeydew Semantic Layer に接続し、 モデルの探索、データのクエリ、モデル管理、 およびドキュメントアクセスを可能にします。

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

コマンドライン

codex mcp add honeydew \
    --url https://mcp.honeydew.cloud/mcp

次に、codex を指定して Codex を起動します。 Honeydew への OAuth 認証を求められます。

サーバーを追加した後、 ~/.codex/config.toml にある設定ファイルを開き、 必要に応じて [mcp_servers.honeydew] セクションにヘッダーを追加します。

TOML 設定

以下を ~/.codex/config.toml に追加します （信頼できるプロジェクトでは .codex/config.toml にも追加できます）:

[mcp_servers.honeydew]
url = "https://mcp.honeydew.cloud/mcp"

[mcp_servers.honeydew.env_http_headers]
Authorization = "HONEYDEW_AUTH"

HONEYDEW_AUTH 環境変数を Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET> に設定します （認証 を参照）。

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

codex mcp add honeydew-docs \
    --url https://honeydew.ai/docs/mcp

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

codex mcp remove honeydew

Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには:

codex mcp remove honeydew-docs

Codex

#### プラグインのインストール

注記

Git が必要です。 GitHub からプラグインをインストールするとリポジトリがローカルにクローンされるため、 Git がインストールされ、PATH 上にある必要があります。 Git がない場合、プラグインのインストールは失敗します。Git をインストールするか、 プラグインの代わりにクライアントの手動 MCP セットアップ手順を使用してサーバーを直接設定してください。

Honeydew は プラグインリポジトリ を提供しており、セマンティックモデルの構築や 自然な会話によるデータ分析のためのスキルとツールが含まれています。 プラグインをインストールすると、Honeydew MCP サーバーが自動的に設定されます。

Codex にマーケットプレイスを追加します:

1. Plugins を開きます
2. ドロップダウン矢印をクリックして Add marketplace を選択します
3. honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins を追加します

注記

Codex CLI からマーケットプレイスを追加することもできます:

codex plugin marketplace add honeydew-ai/honeydew-ai-coding-agents-plugins

次に、プラグインをインストールします:

1. Plugins を開きます
2. Honeydew AI マーケットプレイスを選択します
3. Honeydew プラグインをインストールします

MCP セットアップ

このセクションは、組織がカスタム Honeydew エンドポイントを使用している場合、 またはプラグインをインストールせずに MCP サーバーを設定したい場合に使用します。 プラグインによって追加された Honeydew MCP 接続を無効にしてから、 以下の手順を使用してカスタムエンドポイントを追加します。

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

Honeydew MCP

1. Codex アプリケーションを開きます

2. Settings -> MCP Servers に移動します

3. Custom servers で Add Server をクリックします

4. サーバー名を honeydew に設定します

5. トランスポートタイプとして Streamable HTTP を選択します

6. URL を https://mcp.honeydew.cloud/mcp に設定します

7. Bearer token environment variable フィールドは空のままにします

8. 認証を次のように設定します:

   OAuth 認証

   Codex は接続時に Honeydew での認証にリダイレクトします。 追加の設定は不要です。

   HTTP Basic 認証

   Authorization ヘッダーを 上記のヘッダーリストに追加し、値を Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET> に設定します （認証 を参照）。

MCP 認証のトラブルシューティング

Codex で Honeydew MCP サーバーが認証されておらず、 「Authenticate」オプションが表示されない場合:

1. Codex CLI をインストールします
2. codex mcp login honeydew を実行します

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

1. Settings -> MCP Servers に移動します
2. Custom servers で Add Server をクリックします
3. サーバー名を honeydew-docs に設定します
4. トランスポートタイプとして Streamable HTTP を選択します
5. URL を https://honeydew.ai/docs/mcp に設定します

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

1. Settings -> MCP Servers に移動します
2. Custom servers で honeydew を見つけて Remove をクリックします

Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには:

1. Settings -> MCP Servers に移動します
2. Custom servers で honeydew-docs を見つけて Remove をクリックします

Antigravity

#### MCP サーバー

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

1. Antigravity エディタを開きます

2. エージェントパネルの上部にある ... ドロップダウンをクリックします

3. Manage MCP Servers をクリックします

4. View raw config をクリックします

5. 以下を mcp_config.json に追加します:

   ```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } ```

   <Tab title="API Key">
     ```json theme={null}
     {
       "name": "honeydew",
       "type": "http",
       "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
       "headers": {
         "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
       }
     }
     ```
   </Tab>
   

6. ファイルを保存します

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

1. Antigravity エディタを開きます
2. エージェントパネルの上部にある ... ドロップダウンをクリックします
3. Manage MCP Servers をクリックします
4. View raw config をクリックします
5. 以下を mcp_config.json に追加します:

   {
     "name": "honeydew-docs",
     "type": "http",
     "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
   }
   

6. ファイルを保存します

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには:

1. Antigravity エディタを開きます
2. エージェントパネルの上部にある ... ドロップダウンをクリックします
3. Manage MCP Servers をクリックします
4. View raw config をクリックします
5. mcp_config.json から honeydew と honeydew-docs のエントリを削除します
6. ファイルを保存します

OpenCode

#### MCP サーバー

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

次のコマンドを実行し、 対話型プロンプトに従います:

  ```bash theme={null}
  opencode mcp add
  ```

  プロンプトが表示されたら、次の値を入力します:

  1. **Location**: 希望するスコープを選択します（現在のプロジェクトまたはグローバル）
  2. **MCP server name**: `honeydew`
  3. **MCP server type**: `Remote`
  4. **MCP server URL**: `https://mcp.honeydew.cloud/mcp`
  5. **OAuth authentication**: `Yes`
  6. **Preregistered client ID**: `No`
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  `opencode.jsonc` ファイルに以下を追加します:

  <Tabs>
    <Tab title="OAuth (recommended)">
      ```json theme={null}
      {
        "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
        "mcp": {
          "honeydew": {
            "type": "remote",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "oauth": {}
          }
        }
      }
      ```

      次に、Honeydew で認証します:

      ```bash theme={null}
      opencode mcp auth honeydew
      ```

      これにより、ブラウザウィンドウが開き、OAuth 認証フローが完了します。
    </Tab>

    <Tab title="API Key">
      ```json theme={null}
      {
        "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
        "mcp": {
          "honeydew": {
            "type": "remote",
            "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp",
            "headers": {
              "Authorization": "Basic <YOUR_BASE64_ENCODED_API_KEY_AND_SECRET>"
            }
          }
        }
      }
      ```
    </Tab>
  </Tabs>
</Tab>

再認証

再認証するには、まずステータスを確認してログアウトします:

opencode mcp auth list
opencode mcp logout honeydew
opencode mcp auth honeydew

Honeydew Documentation MCP（任意）

Honeydew MCP サーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーを追加する必要はありません。 Honeydew に接続せずにドキュメントアクセスのみが必要な場合にのみ、 Honeydew Documentation MCP を追加してください。認証は不要です。

`opencode mcp add` を実行し、次の値を入力します:

  1. **MCP server name**: `honeydew-docs`
  2. **MCP server type**: `Remote`
  3. **MCP server URL**: `https://honeydew.ai/docs/mcp`
  4. **OAuth authentication**: `No`
</Tab>

<Tab title="JSON configuration">
  `opencode.jsonc` ファイルに以下を追加します:

  ```json theme={null}
  {
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "mcp": {
      "honeydew-docs": {
        "type": "remote",
        "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
      }
    }
  }
  ```
</Tab>

MCP サーバーの削除

Honeydew MCP サーバーを削除するには、 opencode.jsonc ファイルから honeydew エントリを削除します。 Honeydew Documentation MCP サーバーを削除するには、 同じファイルから honeydew-docs エントリを削除します。

Kiro

Kiro IDE と Kiro CLI は同じ MCP 設定ファイルを共有するため、 以下の手順は両方に適用されます。

MCP サーバー

Kiro は 2 つの設定ファイルから MCP サーバーを読み取ります:

• Workspace: .kiro/settings/mcp.json（現在のプロジェクトに固有）
• User: ~/.kiro/settings/mcp.json（すべてのワークスペースに適用）

両方のファイルが存在する場合、ワークスペース設定が優先されます。

注記

組織がカスタム Honeydew ホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名は Honeydew Studio の Settings > MCP Server で確認できます。

これらの mcp.json ファイル（ワークスペースまたはユーザー）のいずれかに Honeydew MCP サーバーを追加します:

```json theme={null} { "mcpServers": { "honeydew": { "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } } } ```

  Honeydew に初めて接続するとき、Kiro は認証 URL を提供します。
  ブラウザで開いて OAuth 認証フローを完了してください。
</Tab>

```json theme={null} { "mcpServers": { "honeydew": { "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic " } } } } ```

Kiro CLIでは、/mcp を実行してサーバーが接続されていることを確認します。 Kiro IDEでは、サーバーはMCPパネルに表示されます。

Honeydew Documentation MCP（オプション）

Honeydew MCPサーバーにはすでにドキュメントアクセスツールが含まれているため、 別途ドキュメントサーバーは必要ありません。 Honeydewに接続せずにドキュメントアクセスだけが必要な場合は、 Honeydew Documentation MCPを追加してください。認証は不要です。

mcp.json に以下を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "honeydew-docs": {
      "url": "https://honeydew.ai/docs/mcp"
    }
  }
}

MCPサーバーの削除

Honeydew MCPサーバーを削除するには、 mcp.json から honeydew エントリを削除します。 Honeydew Documentation MCPサーバーを削除するには、 同じファイルから honeydew-docs エントリを削除します。

Snowflake Intelligence

Snowflakeは[MCPコネクタ](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents-mcp-connectors)を通じて外部MCPサーバーに接続し、 HoneydewツールをSnowflake IntelligenceおよびCortex Agentsで利用できるようにします。

前提条件:

• アカウントに対して CREATE INTEGRATION 権限を持つロール
• ターゲットスキーマに対して CREATE MCP SERVER 権限を持つロール

デフォルトでは、ACCOUNTADMIN ロールのみがこれらの権限を持ちます。

注記

組織がカスタムのHoneydewホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名はHoneydew Studioの 設定 > MCPサーバー にあります。

```sql theme={null} CREATE API INTEGRATION honeydew_mcp_integration API_PROVIDER = external_mcp API_ALLOWED_PREFIXES = ('https://mcp.honeydew.cloud/mcp') API_USER_AUTHENTICATION = ( TYPE = OAUTH_DYNAMIC_CLIENT OAUTH_RESOURCE_URL = 'https://mcp.honeydew.cloud/mcp' OAUTH_ALLOWED_SCOPES = ('openid') ) ENABLED = TRUE; ```

<Step title="Create the external MCP server">
  外部MCPサーバーは、API統合を参照するスキーマレベルのオブジェクトです:

  ```sql theme={null}
  CREATE EXTERNAL MCP SERVER honeydew
    WITH DISPLAY_NAME = 'Honeydew MCP Server'
    URL = 'https://mcp.honeydew.cloud/mcp'
    API_INTEGRATION = honeydew_mcp_integration;
  ```
</Step>

<Step title="Grant access">
  Honeydewへのアクセスが必要なすべてのロールに、
  統合とMCPサーバーの両方に対する使用権限を付与します:

  ```sql theme={null}
  GRANT USAGE ON INTEGRATION honeydew_mcp_integration TO ROLE <role>;
  GRANT USAGE ON EXTERNAL MCP SERVER honeydew TO ROLE <role>;
  ```
</Step>

<Step title="Add the MCP server to an agent">
  `honeydew` MCPサーバーをCortex Agentまたは
  Snowflake Intelligenceエージェントのツールとして追加します。
  初回使用時にユーザーはOAuthでHoneydewへの認証を求められます。
</Step>

注記

スタンドアロンのHoneydew Documentation MCPサーバーは、 Snowflakeではサポートされていません。Snowflakeの外部MCPサーバーはOAuth認証を 必要とし、ドキュメントサーバーは認証なしのためです。 ドキュメントアクセスはHoneydew MCPサーバーのドキュメントツールを通じて利用できます。

MCPサーバーの削除

最初にMCPサーバーを削除し、次にAPI統合を削除します:

DROP MCP SERVER honeydew;
DROP INTEGRATION honeydew_mcp_integration;

その他のクライアント

MCP互換のクライアントはすべて、 標準のHTTPトランスポートを使用してHoneydew MCPサーバーに接続できます。

以下のJSON設定を出発点として使用してください:

注記

組織がカスタムのHoneydewホスト名を使用している場合は、 https://mcp.honeydew.cloud/mcp をテナントのホスト名に置き換えてください。 ホスト名はHoneydew Studioの 設定 > MCPサーバー にあります。

```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp" } ``` ```json theme={null} { "name": "honeydew", "type": "http", "url": "https://mcp.honeydew.cloud/mcp", "headers": { "Authorization": "Basic " } } ```

各パラメータの詳細については、サーバーURL、 認証、 設定 を参照してください。

使用例

接続後、AIアシスタントに次のような質問をすることができます:

• "セマンティックモデルで利用可能なエンティティは何ですか？"
• "orders エンティティの属性とメトリクスを表示して"
• "モデルで定義されているドメインは何ですか？"
• "analytics スキーマにはどのテーブルがありますか？"
• "先月の注文数はいくつですか？"
• "orders エンティティの総売上高の新しいメトリクスを作成して"
• "前四半期の地域別平均注文額はいくらですか？"

トラブルシューティング

OAuth認証の問題

クライアントがOAuthをサポートしていることを確認し、必要なHoneydewワークスペース権限を 持っていることを確認し、クライアントのMCP管理インターフェースから再認証を試みてください。

Claude Codeでの再認証

/mcp と入力し、リストからHoneydew MCPを選択し、 「認証をクリア」または「認証」を選択して、ブラウザのOAuthプロンプトに従って Honeydewに再接続します。

接続の問題

MCPサーバーURLが https://mcp.honeydew.cloud/mcp と一致することを確認し、 クライアントのMCP設定構文が正しいことを確認してください。 組織がカスタムホスト名を使用している場合は、URLがHoneydew Studioの 設定 > MCPサーバー に表示されるテナントのホスト名と一致することを確認してください。

ツールが見つからない

認証が成功したことを確認し、Honeydewワークスペースのアクセス権限を確認し、 クライアントのコンソールでエラーメッセージを確認してください。

出力が最大許容トークンを超えている（Claude）

Claude Code、Claude Desktop、Claude.aiでは、ツール呼び出しが出力が最大許容トークンを 超えているというエラーで失敗することがあります。monitor_analysis や get_analysis_step_details などのHoneydew分析ツールは、 ClaudeのMCP出力制限を超える大きな結果を返すことがあります。

ClaudeはMCPツール出力が10,000トークンを超えると警告し、デフォルトの制限である 25,000トークンを超える出力を拒否します。制限を引き上げるには、Claudeを起動する前に MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS 環境変数を設定します:

export MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS=50000
claude

詳細については、ClaudeドキュメントのMCP出力制限と警告 を参照してください。

追加のサポートについては、support@honeydew.ai まで Honeydewサポートにお問い合わせください。

利用可能なツール

読み取り専用 とマークされたツールは、 セマンティックモデルやデータウェアハウスを変更しません。

ヒント

読み取り専用ツールのみを公開するには、MCPサーバー設定で ReadonlyToolsOnly: true ヘッダーを 設定します。有効にすると、サーバーはセマンティックモデルやデータウェアハウスを 変更しないツールのみを返します。

セッションとワークスペース

list_workspaces

読み取り専用

利用可能なすべてのワークスペースを一覧表示します。 ワークスペース名とデータウェアハウスタイプ（snowflake、databricks、または bigquery）を返します。 データウェアハウスタイプを使用して、セマンティックモデルの実装に役立ててください。

list_workspace_branches

読み取り専用

ワークスペースで利用可能なすべてのブランチを一覧表示します。

ワークスペースの名前。

get_session_workspace_and_branch

読み取り専用

現在のセッションに設定されているワークスペースとブランチを取得します。

set_session_workspace_and_branch

読み取り専用

現在のセッションで使用するワークスペースとブランチを設定します。 セッション内の後続のすべてのツール呼び出しは、このワークスペースとブランチを使用します。

ワークスペースの名前。 使用するブランチ。

create_workspace_branch

既存のワークスペースに新しいブランチを作成します。 ブランチは、ワークスペースの prod ブランチの現在の状態から作成されます。 ヘッダーでワークスペースが固定されていない場合、セッションは自動的に新しいブランチに切り替わります。

ブランチを作成するワークスペースの名前。 作成する新しいブランチの名前。

delete_workspace_branch

ワークスペースからブランチを削除します。 これは破壊的で元に戻せない操作です。 このツールを呼び出す前に、必ずユーザーにワークスペース名とブランチ名を確認してください。 prod ブランチは削除できません。 削除されたブランチが現在のセッションブランチである場合、 セッションは自動的に prod に切り替わります。

削除するブランチを含むワークスペースの名前。 削除するブランチの名前。

get_branch_history

読み取り専用

現在のセッションのブランチの変更履歴を取得します。 変更されたセマンティックオブジェクト、変更者、変更日時を示す変更のリストを返します。

返す変更の最大数。

create_pr_for_working_branch

現在のセッションの作業ブランチのプルリクエストを作成します。 成功するとPRのURLを返します。

プルリクエストのタイトル。 プルリクエストの説明。

質問と分析

initiate_analysis

読み取り専用

データ分析を開始または続行します。conversation_id を返します — 進捗と結果をポーリングするには monitor_analysis を、 早期に停止するには abort_analysis を使用します。 詳細については 詳細分析 を参照してください。

尋ねる自然言語の質問。 新しい会話のエージェント名。 フォローアップの質問では省略 — エージェントは既存の会話から継承されます。 続行する既存の会話ID、 または新しい会話を開始する場合は省略。

monitor_analysis

読み取り専用

進行中の分析から新しい進捗メッセージをポーリングします。 各呼び出しは、前回の呼び出し以降のメッセージのみを返します。 status が DONE または NO_CHAT_CURRENTLY_RUNNING になるまで繰り返しポーリングします。

`initiate_analysis` によって返された会話ID。 呼び出しごとに返すメッセージの最大数。 再生するメッセージID。前回の結果の `last_received_message_id` を使用して、 見逃したメッセージを回復します。

get_analysis_step_details

読み取り専用

特定の分析ステップの完全な詳細を取得します。 セマンティッククエリ、SQLステートメント、使用されたコンテキスト、 およびそのステップで取得されたデータが含まれます。

`initiate_analysis` によって返された会話ID。 `monitor_analysis` のステップID（例: `STEP/0`）。

abort_analysis

読み取り専用

進行中の分析を中止します。 initiate_analysis で中止したポイントから再開できます。

`initiate_analysis` によって返された会話ID。

list_analysis_chats

読み取り専用

現在のワークスペースの分析会話のページングされたリストを返します。 作成時間順（新しい順）に並べ替えられます。 管理者はすべての会話を表示し、非管理者は自分の会話のみを表示します。 各エントリには、会話ID、タイトル、ユーザーフィードバック、ドメイン、エージェント、 作成時間、および作成したユーザーの表示名が含まれます。

返す会話の最大数。 ページングのためにスキップする会話の数。

provide_analysis_feedback

特定の分析会話のフィードバックを設定またはクリアします。 会話ごとにフィードバックエントリは1つです（質問ごとではありません）— 会話フロー全体の全体的な品質を反映する必要があります。

monitor_analysis が完了し、ユーザーが結果に満足または不満を表明した後に これを呼び出します。肯定的なフィードバックには短い肯定文字列を使用し（例: Good）、 否定的なフィードバックには <Reason>: <details> 形式を使用します。 ここで Reason は Chart Issue、Data Issue、Wrong Judgement、または Other のいずれかです。

分析会話の会話ID。 保存するフィードバックテキスト、または既存のフィードバックをクリアする場合は `null`。

get_stored_conversation

読み取り専用

既存の分析会話からすべてのメッセージを返します。 以前の会話の完全な内容を確認するために使用します。 応答の is_complete は、会話が終了状態に達したかどうかを示します。

`list_analysis_chats` の会話ID。 `true` の場合、`step_start` と `step_insight` の進捗エントリを含めます。 `false` の場合、最終応答とプラン/解釈メッセージのみを返します。

参照と探索

list_entities

読み取り専用

セマンティックモデル内のすべてのエンティティを、名前、説明、キーとともに一覧表示します。

get_entity

読み取り専用

エンティティの詳細情報を取得します。属性、メトリクス、データセット、リレーション、 およびYAML定義が含まれます。 エンティティの名前。

get_field

読み取り専用

エンティティ内の特定のフィールド（属性またはメトリック）に関する詳細情報を、YAML定義を含めて取得します。

フィールドを含むエンティティの名前。 フィールドの名前。

list_domains

読み取り専用

セマンティックモデル内のすべてのドメインを、名前、説明、エンティティとともに一覧表示します。

get_domain

読み取り専用

ドメインに関する詳細情報を、そのエンティティ、フィルター、パラメーター、およびYAML定義を含めて取得します。

ドメインの名前。

search_model

読み取り専用

クエリ文字列に一致するエンティティ、属性、メトリック、データセット、動的データセット、ドメイン、およびグローバルパラメーターをセマンティックモデル内で検索します。

entity.field構文を使用して、検索を特定のエンティティ内のフィールドに限定できます。 たとえば、customers.balanceはcustomersに一致するエンティティ上のbalanceフィールドを検索し、customers.は一致するエンティティのすべてのフィールドを返します。OR/ANDモードでは、部分一致がエンティティ部分とフィールド部分の両方に適用されます — cust.balはcustomers.balanceに一致します。

検索クエリ文字列。 クエリの照合方法を制御します：

• OR — 空白で分割し、いずれかの単語に一致するオブジェクトを返します。
• AND — 空白で分割し、すべての単語に一致するオブジェクトのみを返します。
• EXACT — 完全な文字列をそのまま使用し、名前、表示名、またはラベルが完全一致するオブジェクトを返します。

ウェアハウス探索

list_databases

読み取り専用

接続されたデータウェアハウスで利用可能なすべてのデータベースを一覧表示します。

list_schemas

読み取り専用

接続されたデータウェアハウス内の特定のデータベースにあるすべてのスキーマを一覧表示します。

データベース名。

list_tables

読み取り専用

接続されたデータウェアハウス内の特定のデータベースおよびスキーマにあるテーブル/ビューを一覧表示します。

データベース名。 スキーマ名。

get_table_info

読み取り専用

ウェアハウスのテーブル/ビューに関する詳細情報を、列とメタデータを含めて取得します。

データベース名。 スキーマ名。 テーブル名。

セマンティックモデル

import_tables

接続されたデータウェアハウスからセマンティックモデルにテーブルをインポートします。 各テーブルはエンティティになり、その列は属性になります。

`database.schema.table`形式の完全修飾テーブル名のリスト。

create_entity

YAML定義からセマンティックモデルに新しいエンティティを作成します。

エンティティのYAML定義。 データセットのYAML定義。

create_object

YAML定義から新しいセマンティックモデルオブジェクトを作成します。 サポートされているタイプ：計算属性、メトリック、動的データセット、ドメイン、およびグローバルパラメーター。

オブジェクトのYAML定義。 検証でエラーが発生してもオブジェクトを作成します。

update_object

YAML定義から既存のセマンティックモデルオブジェクトを更新します。 サポートされているタイプ：エンティティ、計算属性、メトリック、データセット、動的データセット、ドメイン、およびグローバルパラメーター。

オブジェクトのYAML定義。 更新するオブジェクトのキー。 検証でエラーが発生してもオブジェクトを更新します。

validate_object

読み取り専用

作成や更新を行わずに、セマンティックモデルオブジェクトのYAML定義を検証します。 サポートされているタイプ：エンティティ、計算属性、メトリック、データセット、動的データセット、ドメイン、およびグローバルパラメーター。

検証するYAML定義。 検証対象のオブジェクトのキー。

delete_object

キーによってセマンティックモデルオブジェクトを削除します。

削除するオブジェクトのキー。 検証でエラーが発生してもオブジェクトを削除します。

エージェント

list_agents

読み取り専用

すべてのエージェントを、名前、説明、ドメイン、およびコンテキスト参照とともに一覧表示します。

get_agent

読み取り専用

エージェントに関する詳細情報を、YAMLフロントマター定義を含めて取得します。

取得するエージェントの名前。

create_agent

新しいエージェントを作成します。

新しいエージェントのメタデータ。 階層名（例：`growth-analyst`、`finance/budget-analyst`）。

<ParamField body="display_name" type="string" required>
  UIに表示される人間が読める名前。
</ParamField>

<ParamField body="description" type="string" required>
  エージェントの目的と機能の説明。
</ParamField>

<ParamField body="domain" type="string" required>
  このエージェントが動作するドメイン。
</ParamField>

<ParamField body="welcome_message" type="string">
  ユーザーがセッションを開始したときに表示される導入メッセージ。
</ParamField>

<ParamField body="sample_questions" type="string[]">
  ユーザーに表示されるサンプル質問。
</ParamField>

<ParamField body="context" type="string[]">
  セッションに読み込むコンテキスト項目名またはグロブパターン
  （例：`skills/**`、`knowledge/marketing/**`）。
</ParamField>

<ParamField body="owner" type="string">
  エージェントの所有者識別子。
</ParamField>

フロントマターの後に追加されるMarkdown本文。 このテキストは、各分析セッションの前にプロンプトに挿入されます。 検証でエラーが発生してもエージェントを作成します。

update_agent

既存のエージェントを更新します。

更新するエージェントの名前。 完全な更新済みエージェント定義。`create_agent`のすべての必須フィールドを指定する必要があります — これは部分更新ではなく完全な置き換えです。 エージェントの更新済みMarkdown本文。 検証でエラーが発生してもエージェントを更新します。

delete_agent

名前によってエージェントを削除します。

削除するエージェントの名前。

コンテキスト項目

list_context_items

読み取り専用

すべてのコンテキスト項目を、タイプ、名前、タイトル、およびサブタイプ値とともに一覧表示します。

get_context_item

読み取り専用

名前によってコンテキスト項目を取得します。

取得するコンテキスト項目の名前。

create_context_item

新しいコンテキスト項目を作成します。指示タイプとメモリタイプをサポートします。

新しいコンテキスト項目のメタデータ。 `instruction`である必要があります。

<ParamField body="name" type="string" required>
  階層名
  （例：`knowledge/customer/churn-analysis`、`skills/reporting`）。
</ParamField>

<ParamField body="subtype" type="string" required>
  `knowledge`、`skill`、または`instruction`のいずれか。
</ParamField>

<ParamField body="title" type="string" required>
  コンテキスト項目の人間が読めるタイトル。
</ParamField>

<ParamField body="apply" type="string" required>
  コンテキストを適用するタイミング：`always`または`on_demand`。
</ParamField>

<ParamField body="description" type="string">
  AIがこの項目をいつ読み込むかを決定するために使用される説明
  （`apply`が`on_demand`の場合に必須）。
</ParamField>

<ParamField body="owner" type="string">
  所有者識別子。
</ParamField>

<ParamField body="labels" type="string[]">
  コンテキスト項目を整理するためのラベル。
</ParamField>

<ParamField body="related_objects" type="object[]">
  このコンテキスト項目が関連するセマンティックオブジェクト。
  各オブジェクトには`name`（文字列）と`type`（`domain`、`entity`、または`field`）があります。
</ParamField>

<ParamField body="external_source" type="object">
  コンテンツを取得する外部ソース（`knowledge`サブタイプ用）。
  `tool`（MCPツール名）、`resource_id`（外部ツール内の識別子）、
  およびオプションの`cache_max_age_in_seconds`（デフォルト：`3600`）があります。
</ParamField>

`memory`である必要があります。

<ParamField body="name" type="string" required>
  階層名（例：`events/q4-launch`、`2024/pricing-decision`）。
</ParamField>

<ParamField body="subtype" type="string" required>
  `event`または`decision_trace`のいずれか。
</ParamField>

<ParamField body="title" type="string" required>
  コンテキスト項目の人間が読めるタイトル。
</ParamField>

<ParamField body="apply" type="string" required>
  コンテキストを適用するタイミング：`always`または`on_demand`。
</ParamField>

<ParamField body="from_date" type="string" required>
  メモリ期間の開始日（ISO形式、例：`2024-01-01`）。
</ParamField>

<ParamField body="to_date" type="string">
  メモリ期間の終了日（ISO形式）。
</ParamField>

<ParamField body="description" type="string">
  AIがこの項目をいつ読み込むかを決定するために使用される説明
  （`apply`が`on_demand`の場合に必須）。
</ParamField>

<ParamField body="owner" type="string">
  所有者識別子。
</ParamField>

<ParamField body="labels" type="string[]">
  コンテキスト項目を整理するためのラベル。
</ParamField>

<ParamField body="related_objects" type="object[]">
  このコンテキスト項目が関連するセマンティックオブジェクト。
  各オブジェクトには`name`（文字列）と`type`（`domain`、`entity`、または`field`）があります。
</ParamField>

<ParamField body="external_source" type="object">
  コンテンツを取得する外部ソース。
  `tool`（MCPツール名）、`resource_id`（外部ツール内の識別子）、
  およびオプションの`cache_max_age_in_seconds`（デフォルト：`3600`）があります。
</ParamField>

コンテキスト項目のコンテンツのMarkdown本文。 検証でエラーが発生してもコンテキスト項目を作成します。

update_context_item

既存のコンテキスト項目を更新します。

更新するコンテキスト項目の名前。 完全な更新済みコンテキスト項目定義。`create_context_item`のすべての必須フィールドを指定する必要があります — これは部分更新ではなく完全な置き換えです。 コンテキスト項目の更新済みMarkdown本文。 検証でエラーが発生してもコンテキスト項目を更新します。

delete_context_item

名前によってコンテキスト項目を削除します。

削除するコンテキスト項目の名前。

クエリとプレビュー

get_sql_from_fields

読み取り専用

属性、メトリック、およびフィルターによって定義されたセマンティックレイヤークエリのSQLクエリを生成します。実行せずにSQLを返します。

完全修飾属性名（`entity.attribute_name`）。 エイリアスをサポート：`entity.attribute_name as alias_name`。 完全修飾メトリック名（`entity.metric_name`）またはSQL式 （例：`SUM(entity.field)`）。エイリアスをサポート：`SUM(entity.field) as total`。 フィルター条件（例：`entity.field = 'value'`、 `entity.date_field > '2024-01-01'`）。 並べ替えするフィールドのリスト。 形式：`entity.field_name`または`entity.field_name DESC`。 デフォルトの方向はASCです。 エイリアスを使用する場合は、エイリアス名で並べ替えます。 クエリ対象のドメイン。 返す最大行数。 ページネーションのためにスキップする行数。 返されたSQLの先頭に[事前集計レポート](/docs/performance/aggregate-awareness#debugging-aggregate-matching)を追加し、ワークスペース内のすべての事前集計について、どのCTEがそれを使用したか、または使用できなかった理由を記載します。

get_data_from_fields

読み取り専用

属性、メトリクス、およびフィルタによって定義されたセマンティックレイヤークエリを実行し、結果のデータを返します。

完全修飾された属性名（`entity.attribute_name`）。 エイリアスをサポート：`entity.attribute_name as alias_name`。 完全修飾されたメトリクス名（`entity.metric_name`）またはSQL式 （例：`SUM(entity.field)`）。エイリアスをサポート：`SUM(entity.field) as total`。 フィルタ条件（例：`entity.field = 'value'`、 `entity.date_field > '2024-01-01'`）。 並べ替え対象のフィールドのリスト。 形式：`entity.field_name` または `entity.field_name DESC`。 デフォルトの方向はASCです。 エイリアスを使用する場合は、エイリアス名で並べ替えます。 クエリ対象のドメイン。 返す最大行数。 ページネーションのためにスキップする行数。

list_query_history

読み取り専用

Honeydewセマンティックレイヤーを通じて以前に実行されたクエリを、新しい順に一覧表示します。失敗したクエリを見つけてトリアージし、失敗理由を理解するために使用します。管理者以外の呼び出し元は、自分のクエリのみを表示できます。

各クエリには、ステータス、エラーメッセージ、所有者、クライアント、ドメイン、元の入力SQL（SQLインターフェースクエリの場合はユーザーが送信したSQL）、コンパイルとウェアハウス実行のタイムスタンプ、データウェアハウスのクエリID、およびHoneydewアプリで開くためのリンクが含まれます。

クエリステータスでフィルタリング（`FAILED`、`SUCCESS`、`RUNNING`、または`CANCELED`）。 クエリを実行したクライアントでフィルタリング（例：`Snowflake`、`MCP`）。 ドメイン名でフィルタリング。 クエリ所有者（ユーザーのメールアドレス、またはAPIキーの名前）でフィルタリング。 管理者の呼び出し元のみ有効。管理者以外は自分のクエリに制限されます。 この時刻（ISO 8601）以降に実行されたクエリのみ。 この時刻（ISO 8601）以前に実行されたクエリのみ。 各クエリのセマンティックYAML定義（属性、メトリクス、フィルタ）も返します。クエリを再現または変更するために有効にします。 各クエリのコンパイル済みウェアハウスSQL（大容量）も返します。特定のクエリのウェアハウス側デバッグのために有効にします。 返す最大クエリ数。 ページネーションのためにスキップするクエリ数。

ドキュメント

search_docs

読み取り専用

Honeydewドキュメントナレッジベースで関連情報、コード例、APIリファレンス、およびガイドを検索します。 タイトルとドキュメントページへのリンクを含むコンテキストコンテンツを返します。 ページの全文を読むには、query_docs_filesystemを使用します。

検索クエリ。

query_docs_filesystem

読み取り専用

HoneydewドキュメントページとOpenAPI仕様を含む仮想化されたインメモリファイルシステムに対して、読み取り専用のシェル風コマンドを実行します。 rg、grep、find、tree、ls、cat、 head、およびtailなどのコマンドをサポートします。 正確なキーワードまたは正規表現マッチング、構造の探索、またはパスによる特定ページの全文読み取りに使用します。

実行するシェルコマンド（例：`rg -il "keyword" /`、`tree / -L 2`、 `head -80 /path/page.mdx`）。

FAQ

ディープ分析にはどのツールが必要ですか？

ディープ分析を実行するには、以下が必要です：

• セッション設定：list_workspaces、 list_workspace_branches、 get_session_workspace_and_branch、 set_session_workspace_and_branch
• エージェント選択：list_agents、get_agent
• 分析：initiate_analysis、 monitor_analysis、 get_analysis_step_details、 abort_analysis
• フィードバック：provide_analysis_feedback

過去の分析会話を確認するには、list_analysis_chatsと get_stored_conversationも有効にします。

エージェントをこれらのツールに制限すると便利な場合：

• 対象ユーザーがディープ分析ワークフローのみを実行する場合
• エージェントを分析タスクに集中させたい場合
• クライアントが有効化できるツール数に上限がある場合 （例：Databricks Genie Code）

その他のユースケースでは、利用可能なツールにリストされているツールをさらに公開します。エージェントが各タスクに適したツールを選択します。