はじめに

Snowflake では、Snowflake-managed MCP Server を利用することで、MCP（Model Context Protocol）クライアントから Snowflake 上のデータや機能にアクセスできます。

一方、Databricks では外部の MCP Server を HTTP Connection として接続し、Unity Gateway の MCP サービスとして公開することで、Databricks 上のエージェントやアプリケーションから利用できます。

そこで本記事では、Snowflake-managed MCP Server を Databricks から利用する構成を実際に構築し、以下の2つの OAuth 認証方式を検証します。

Microsoft Entra ID を利用した OAuth 認証（M2M）
Snowflake OAuth を利用した OAuth 認証（U2M）

M2M では、Microsoft Entra ID の Client Credentials Flow で取得したアクセストークンを Snowflake の External OAuth で検証し、Snowflake のサービスユーザーおよびロールへマッピングします。

一方、U2M では Snowflake OAuth を利用し、Databricks の HTTP Connection から Snowflake にサインインすることで、ユーザー単位の認証を行います。

さらに、作成した Snowflake-managed MCP Server を Databricks の HTTP Connection に登録し、Unity Gateway の MCP サービス経由で tools/list を実行できるところまで確認します。

本記事では、それぞれの認証方式について、Snowflake・Microsoft Entra ID・Databricks の設定手順と、実際の接続確認結果を順番に紹介します。

それぞれの認証では以下の構成にします。

Microsoft Entra ID を利用した OAuth 認証（M2M）

Snowflake OAuth を利用した OAuth 認証（U2M）

Microsoft Entra ID を利用した OAuth 認証（M2M）

1. Snowflake で MCP を作成する

Snowflake-managed MCP Server を作成します。

本検証では、SYSTEM_EXECUTE_SQL（SQL 実行）ツールを使用しました。

CREATE OR REPLACE MCP SERVER <DATABASE_NAME>.<SCHEMA_NAME>.DEMO_MCP_01
  FROM SPECIFICATION $$
    tools:
      - title: "SQL Execution Tool"
        name: "sql_exec_tool"
        type: "SYSTEM_EXECUTE_SQL"
        description: "SQL 実行"
        config: 
            read_only: false
            query_timeout: 600
            warehouse: "MCP_WH"
  $$;

DESCRIBE MCP SERVER DEMO_MCP_01;

2. Snowflake に MCP 用ロールを作成する

MCP 専用ロールを作成します。

CREATE ROLE IF NOT EXISTS MCP_ROLE;

必要な権限を付与します。

GRANT USAGE ON DATABASE <DATABASE_NAME>
TO ROLE MCP_ROLE;

GRANT USAGE ON SCHEMA <DATABASE_NAME>.<SCHEMA_NAME>
TO ROLE MCP_ROLE;

GRANT USAGE ON WAREHOUSE MCP_WH
TO ROLE MCP_ROLE;

GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON ALL TABLES IN SCHEMA <DATABASE_NAME>.<SCHEMA_NAME> TO ROLE MCP_ROLE;

GRANT USAGE
ON MCP SERVER <DATABASE_NAME>.<SCHEMA_NAME>.DEMO_MCP_01
TO ROLE MCP_ROLE;

3. Entra ID に Snowflake OAuth Resource 用アプリ登録を作成する

Entra ID で Snowflake OAuth Resource 用アプリ登録を作成します。

項目	設定値
名前	snowflake-mcp-resource
アカウントの種類	シングルテナントのみ

続いて、Snowflake OAuth Resource 用アプリ登録 → API の公開を選択して、Application ID URI を設定します。

設定する値は以下です。

api://<snowflake-mcp-resource_CLIENT_ID>

最後に MCP アクセス用 App Role を作成します。

Snowflake OAuth Resource 用アプリ登録 → アプリロールを選択して、以下のように適用します。

項目	設定値
表示名	MCP Role
メンバーの種類	アプリケーション
値	session:role:MCP_ROLE
説明	Snowflake MCP access

4. Databricks アクセス用アプリ登録を作成する

Databricks アクセス用アプリ登録を作成します。

手順は以下の記事の 7-2. をご参照ください。Client ID と Client Secret を控えておきます。

作成後、API のアクセス許可を付与します。

Databricks アクセス用アプリ登録 → API のアクセス許可を選択して、以下のように追加します。

項目	設定値
アクセス許可の種類	アプリケーションの許可
アクセス許可	session:role:MCP_ROLE

その後、「管理者の同意」を実行します。

5. アクセストークンの中身を確認する

Azure Portal の Cloud Shell で以下を実行します。

アクセストークンの取得

TOKEN=$(curl -sS \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  --data-urlencode "client_id=<CLIENT_ID>" \
  --data-urlencode "client_secret=<CLIENT_SECRET>" \
  --data-urlencode "grant_type=client_credentials" \
  --data-urlencode "scope=api://<RESOURCE_APP_CLIENT_ID>/.default" \
  "https://login.microsoftonline.com/<TENANT_ID>/oauth2/v2.0/token" \
  | jq -r '.access_token')

アクセストークンのデコード

python3 - <<'PY'
import os
import json
import base64

token = os.environ["TOKEN"]

payload = token.split(".")[1]
payload += "=" * (-len(payload) % 4)

data = json.loads(
    base64.urlsafe_b64decode(payload)
)

print(json.dumps(data, indent=2))
PY

出力結果は以下のようになります。

{
  "aud": "api://<snowflake-mcp-resource_CLIENT_ID>",
  "iss": "https://sts.windows.net/<TENANT_ID>/",
  "sub": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "roles": [
    "session:role:MCP_ROLE"
  ],
  ...
}

特に、session:role:MCP_ROLE が入っていない場合は、アプリロール、API のアクセス許可、管理者の同意を確認します。

後続で使用する sub と iss の値を控えておきます。

6. `sub` を Snowflake USER へマッピングする

sub の値を Snowflake USER の LOGIN_NAME に設定します。

Snowflake で以下を実行します。

CREATE OR REPLACE USER MCP_USER
    TYPE = SERVICE
    LOGIN_NAME = '<sub と一致する値>'
    DEFAULT_ROLE = MCP_ROLE
    DEFAULT_WAREHOUSE = MCP_WH;

ロールを付与します。

GRANT ROLE MCP_ROLE
TO USER MCP_USER;

7. External OAuth Security Integration を作成する

Snowflake に External OAuth Security Integration を作成します。

CREATE OR REPLACE SECURITY INTEGRATION MCP_DEMO_OAUTH
    TYPE = EXTERNAL_OAUTH
    ENABLED = TRUE
    EXTERNAL_OAUTH_TYPE = AZURE
    EXTERNAL_OAUTH_ISSUER =
        '<iss と一致する値>'
    EXTERNAL_OAUTH_JWS_KEYS_URL =
        'https://login.microsoftonline.com/<TENANT_ID>/discovery/v2.0/keys'
    EXTERNAL_OAUTH_AUDIENCE_LIST =
        ('api://<snowflake-mcp-resource_CLIENT_ID>')
    EXTERNAL_OAUTH_TOKEN_USER_MAPPING_CLAIM = 'sub'
    EXTERNAL_OAUTH_SNOWFLAKE_USER_MAPPING_ATTRIBUTE = 'LOGIN_NAME';

DESC SECURITY INTEGRATION MCP_DEMO_OAUTH;

8. Snowflake MCP Server に External OAuth をバインドする

MCP Server が存在する Schema に設定します。

ALTER SCHEMA POC_DB.MCP
SET
    OAUTH_AUTHORIZATION_SERVER = MCP_DEMO_OAUTH
    OAUTH_SCOPES_SUPPORTED = 'session:role:MCP_ROLE';

SHOW PARAMETERS LIKE 'OAUTH_%'
IN SCHEMA POC_DB.MCP;

9. Databricks HTTP Connection を作成

Databricks で HTTP Connectionを作成します。

Databricks アクセス用アプリ登録の Client ID と Client Secret は Databricks Secret に保管して利用しています。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service import catalog

w = WorkspaceClient()

# Databricks アクセス用アプリ登録の Client ID と Client Secret 
client_id = dbutils.secrets.get(catalog="<CATALOG_NAME>", schema="<SCHEMA_NAME>", key="<CLIENT_ID_SECRET_NAME>")
client_secret = dbutils.secrets.get(catalog="<CATALOG_NAME>", schema="<SCHEMA_NAME>", key="<CLIENT_SECRET_SECRET_NAME>")

connection = w.connections.create(
    name="connection_snow_sql_mcp_server_m2m",
    connection_type=catalog.ConnectionType.HTTP,
    parent="schemas/<CATALOG_NAME>.<SCHEMA_NAME>",
    options={
        "host": "https://<SNOWFLAKE_ACCOUNT_URL>",
        "port": "443",
        "base_path": "/api/v2/databases/<DATABASE>/schemas/<SCHEMA>/mcp-servers/<MCP_SERVER>",
        "client_id": client_id,
        "client_secret": client_secret,
        "oauth_scope": 'api://<snowflake-mcp-resource_CLIENT_ID>/.default',
        "token_endpoint": "https://login.microsoftonline.com/<TENANT_ID>/oauth2/v2.0/token",
    },
    comment="Snowflake 管理 MCP サーバーへの M2M 接続",
)
print(connection.full_name)

10. MCP サービスの作成

次に MCP サービスを作成します。

以下の記事の「MCP サービスの作成」をご参照ください。

MCP サービス経由で Python でツール一覧を取得できることを確認しました。

%pip install -U databricks-mcp nest_asyncio
dbutils.library.restartPython()

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

host = w.config.host

mcp_url = f"{host}/ai-gateway/mcp-services/<MCP_SERVICE_NAME>"

client = DatabricksMCPClient(
    server_url=mcp_url,
    workspace_client=w
)

tools = client.list_tools()

for t in tools:
  print("Tool: ", t.name)
  print("Description: ", t.description)
  print("Schema: ", t.input_schema)
  print("-----")

トライアル環境で発生したエラー

トライアル環境では tools/list までは成功しましたが、MCP ツールの実行で以下のエラーが発生しました。

MCP error calling tool sql_exec_tool:
Agent error (code 399504):
Access denied for trial accounts.

ツール実行まで検証する場合は、通常のアカウントでの再検証が必要です。

認証から MCP ツールの実行までの流れは以下です。

11. アクセス確認

ログイン履歴を確認できます。

MCP_USER としてログインしていることが確認できました。

ALTER SESSION SET TIMEZONE = 'Asia/Tokyo';
SELECT
    *
FROM TABLE(
    INFORMATION_SCHEMA.LOGIN_HISTORY(
        TIME_RANGE_START => DATEADD('hour', -1, CURRENT_TIMESTAMP()),
        TIME_RANGE_END   => CURRENT_TIMESTAMP(),
        RESULT_LIMIT     => 100
    )
)
ORDER BY EVENT_TIMESTAMP DESC;

ドキュメントには OAuth ログインを許可した Security Integration も確認できる列がありそうでしたが、対象列を確認できませんでした。

https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/login_history

Snowflake OAuth による認証（U2M）

1. OAuth Security Integration を作成する

Snowflake に OAuth Security Integration を作成します。

CREATE OR REPLACE SECURITY INTEGRATION MCP_OAUTH_DATABRICKS
  TYPE = OAUTH
  OAUTH_CLIENT = CUSTOM
  ENABLED = TRUE
  OAUTH_CLIENT_TYPE = 'CONFIDENTIAL'
  OAUTH_REDIRECT_URI = 
      'https://<Databricks Workspace>/login/oauth/http.html';

作成後、OAUTH_CLIENT_ID と OAUTH_CLIENT_SECRET を控えておきます。

SELECT SYSTEM$SHOW_OAUTH_CLIENT_SECRETS(
    'MCP_OAUTH_DATABRICKS'
);

また、OAUTH_AUTHORIZATION_ENDPOINT と OAUTH_TOKEN_ENDPOINT の値を控えておきます。

DESC SECURITY INTEGRATION MCP_OAUTH_DATABRICKS;

2. Databricks HTTP Connectionを作成

Databricks で HTTP Connectionを作成します。

Snowflake OAuth Security Integration の OAUTH_CLIENT_ID と OAUTH_CLIENT_SECRET は Databricks Secret に保管して利用しています。

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service import catalog

w = WorkspaceClient()

# Snowflake OAuth Security Integration の Client ID と Client Secret 
client_id = dbutils.secrets.get(catalog="<CATALOG_NAME>", schema="<SCHEMA_NAME>", key="<CLIENT_ID_SECRET_NAME>")
client_secret = dbutils.secrets.get(catalog="<CATALOG_NAME>", schema="<SCHEMA_NAME>", key="<CLIENT_SECRET_SECRET_NAME>")

connection = w.connections.create(
    name="connection_snow_sql_mcp_server_u2m",
    connection_type=catalog.ConnectionType.HTTP,
    parent="schemas/<CATALOG_NAME>.<SCHEMA_NAME>",
    options={
        "host": "https://<SNOWFLAKE_ACCOUNT_URL>",
        "port": "443",
        "base_path": "/api/v2/databases/<DATABASE>/schemas/<SCHEMA>/mcp-servers/<MCP_SERVER>",
        "client_id": client_id,
        "client_secret": client_secret,
        "authorization_endpoint": "<OAUTH_AUTHORIZATION_ENDPOINT>",
        "token_endpoint": "<OAUTH_TOKEN_ENDPOINT>",
    },
    comment="Snowflake 管理 MCP サーバーへの U2M 接続",
)
print(connection.full_name)

作成後、HTTP Connection の UI 画面で Snowflake にサインインします。

高権限ロールによるアクセスエラー

※本番環境では専用ロールを推奨

デフォルトロールが ACCOUNTADMIN の場合、サインイン時に以下のようなエラーが発生します。

The role requested has been explicitly blocked
for use with this application by an administrator.

Please try logging in with a different role,
or contact your administrator.

Snowflake ではデフォルトで以下の高権限ロールが OAuth 利用からブロックされています。

ACCOUNTADMIN
SECURITYADMIN
ORGADMIN
GLOBALORGADMIN

高権限ロールの OAuth 利用を許可し、Security Integration の許可ロールに追加します

ALTER ACCOUNT SET
OAUTH_ADD_PRIVILEGED_ROLES_TO_BLOCKED_LIST = FALSE;

ALTER SECURITY INTEGRATION <SECURITY_INTEGRATION_NAME>
SET ALLOWED_ROLES_LIST = (
    'ACCOUNTADMIN'
);

DESC SECURITY INTEGRATION MCP_OAUTH_DATABRICKS;

3. MCP サービスの作成

次に MCP サービスを作成します。

以下の記事の「MCP サービスの作成」をご参照ください。

MCP サービス経由で Python でツール一覧を取得できることを確認しました。

%pip install -U databricks-mcp nest_asyncio
dbutils.library.restartPython()

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

host = w.config.host

mcp_url = f"{host}/ai-gateway/mcp-services/<MCP_SERVICE_NAME>"

client = DatabricksMCPClient(
    server_url=mcp_url,
    workspace_client=w
)

tools = client.list_tools()

for t in tools:
  print("Tool: ", t.name)
  print("Description: ", t.description)
  print("Schema: ", t.input_schema)
  print("-----")

4. アクセス確認

ログイン履歴を確認できます。

個別ユーザーとしてログインしていることが確認できました。

ALTER SESSION SET TIMEZONE = 'Asia/Tokyo';
SELECT
    *
FROM TABLE(
    INFORMATION_SCHEMA.LOGIN_HISTORY(
        TIME_RANGE_START => DATEADD('hour', -1, CURRENT_TIMESTAMP()),
        TIME_RANGE_END   => CURRENT_TIMESTAMP(),
        RESULT_LIMIT     => 100
    )
)
ORDER BY EVENT_TIMESTAMP DESC;