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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Snowflake in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.
Summary
Snowflake SQL API v2 — run warehouse queries, inspect databases / schemas / tables, fetch query history, monitor credit consumption, profile clustering keys. Key-pair or password auth.
こう聞いてみよう
Snowflake のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Snowflake をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行 — 完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Snowflake + Gemini
Snowflake SQL API v2 — run warehouse queries, inspect databases / schemas / tables, fetch query history, monitor credit consumption, profile clustering keys. Key-pair or password auth.
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
SNOWFLAKE_ACCOUNT, SNOWFLAKE_USER, SNOWFLAKE_PASSWORD
ステップ 1 — 認証情報を取得
ステップ 2 — アダプターをインストール
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加
Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json (Windows は %APPDATA%\gemini\settings.json) から MCP サーバを読み込みます。追加:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- AnythingMCP の Profile → MCP API Keys → New Key で MCP API key を取得。
- ファイルを保存し
geminiを再起動。 - Gemini CLI で
/mcpを実行 —Snowflakeが利用可能として表示されます。 - Vertex AI Studio: 同じ Bearer ヘッダーで
https://cloud.anythingmcp.com/mcpをリクエストのtools配列に渡してください。
利用可能なツール
FAQ
Gemini 1.5 Pro / 2.x は MCP をサポートしますか? はい — Gemini CLI ≥ 0.4 と Vertex AI tools API は Bearer ヘッダー付きの httpUrl MCP コネクタを受け入れます。
次のステップ
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