Cortexコード CLI¶
このトピックは、インストール、接続セットアップ、検証など、Cortexコード CLI を使い始めるのに役立ちます。
始める前に、必要なCortexモデルにアクセスできるSnowflakeアカウントを持っていることを確認してください。詳細については 前提条件 をご参照ください。
注釈
Snowflakeアカウントがない場合は、 無料Cortexコード CLI トライアルにサインアップ できます。
Cortexコード CLI をインストールする¶
Cortexコード CLI をインストールするには、ターミナルで次のコマンドを発行します。
curl -LsS https://ai.snowflake.com/static/cc-scripts/install.sh | sh
このコマンドは、インストールスクリプトをダウンロードして実行し、Cortex Code CLI の最新バージョンをインストールします。cortex 実行可能ファイルは、デフォルトで ~/.local/bin にインストールされます。
Snowflakeに接続する¶
Cortex Code CLI をインストールした後、 cortex コマンドを発行します。設定ウィザードは、Snowflakeへの接続の選択または設定を含む、初期設定のステップをガイドします。
最初のプロンプトは、 ~/.snowflake/connections.toml ファイル内の既存の接続から接続を選択するか、新しい接続を作成するか尋ねられます。
既存の接続を使用するには、および矢印キーを使ってリストから接続を選択し、Enterキーを押します。
新しい接続を作成するには、下矢印キーを押して More options* を選択し、強調表示されてからEnterキーを押します。プロンプトに従って、Snowflakeアカウントの詳細を入力します。
注釈
connections.toml は Snowflake CLI</developer-guide/snowflake-cli/index>`(``snow` コマンド)でも使用されます。Snowflake CLI で使用するために接続をすでに設定している場合 、その接続をCortexコード CLI で使用できます。
Cortexコードの使用を開始する¶
接続したら、最初の要求を試してください。
What can I do with Cortex Code?
自然言語リクエスト(「PII タグ付きのテーブルを検索する」または「SALES_MART.REVENUE 用Streamlitアプリを生成する」など)を入力すると、Cortexコードは、Snowflakeネイティブスキルと構成済みの MCP ツールをオーケストレーションして要求を実行しようとします。MCP ツールの構成の詳細については、 モデルコンテキストプロトコル(MCP) をご参照ください。
リクエストに応じて動作するため、Cortexコード CLI は、ターミナルでその推論ステップとアクションを表示します。時には、必要な情報を求められることがあります。プランモードの場合、各アクションを確認するよう求められます。
リクエスト例¶
カタログを発見¶
What databases do I have access to?
List every table tagged PII = TRUE in ANALYTICS_DB
Show the lineage from RAW_DB.ORDERS to downstream dashboards
SQL コマンドを生成して実行¶
Write a query for top 10 customers by revenue
Add a 7-day moving average and show me the results
Explain why this query is slow and optimize it
アプリケーションをビルドする¶
Build a Streamlit dashboard on SALES_MART.REVENUE with filters for date and region
Create a dbt project to transform raw sales data
Cortex Analystの操作¶
Use the @models/revenue.yaml semantic model to answer "What was revenue last month?"
Debug my semantic model at @models/revenue.yaml
前提条件¶
Cortexコード CLI を使う場合、以下が必要です。
Cortexコード CLI で使用する予定のデータにアクセスし、それらに対して操作を実行するために必要な権限を持つSnowflakeユーザーアカウント。このユーザーには、 SNOWFLAKE.CORTEX_USER データベースロールも必要です。
Snowflakeサーバーへのネットワークアクセス。
ワークステーションに Snowflake CLI がインストールされています。
次のサポートされているプラットフォームのいずれかです。
Apple SiliconまたはIntel上の macOS
Intel上のLinux
Intel上のLinux用Windowsサブシステム(WSL)
注釈
Snowflakeは、他のプラットフォームのサポートを追加することがあります。特定のプラットフォーム要件がある場合は、Snowflake担当者にお知らせください。
プラットフォーム上の
bash、zsh``または ``fishシェルへのローカルターミナルアクセス。
その他の構成オプション、トラブルシューティング、高度な設定については、 Cortexコード CLI 参照 をご参照ください。
モデルとプラットフォームの可用性¶
プラットフォームの可用性¶
Cortex Code CLIは現在、次のプラットフォームをサポートしています。
プラットフォーム |
アーキテクチャ |
|---|---|
macOS |
arm64、x64 |
Linux |
x64、arm64 |
Windows |
WSL on x64/amd64 |
注釈
Snowflakeは、他のプラットフォームのサポートを追加することがあります。特定のプラットフォーム要件がある場合は、Snowflake担当者にお知らせください。
対応モデル¶
Cortex Code CLIは以下のモデルをサポートしています。Cortex Codeが機能するためには、これらのモデルの少なくとも1つがアカウントの許可リスト(CORTEX_MODELS_ALLOWLIST)に含まれている必要があります。詳細については、:ref:`label-cortex_llm_access_control`をご覧ください。
モデルには``auto``を指定することをお勧めします。Cortexが、そのアカウントで利用できる最高品質モデルを自動的に選択します。パフォーマンスがさらに向上したモデルが利用可能になれば、``auto``はそのモデルを指します。
別のモデルを選択するには、Cortexコード CLI セッション内で /model コマンドを使用します。
モデル |
識別子 |
|---|---|
自動 |
|
Claude Opus 4.6 |
|
Claude Sonnet 4.6 |
|
Claude Opus 4.5 |
|
Claude Sonnet 4.5 |
|
Claude Sonnet 4.0 |
|
モデルの品質と機能はそれぞれ異なるため、要件に応じて選択してください。
クラウドリージョン¶
使用したいモデルが あなたの地域で利用可能 ではない場合、Cortexクロスリージョン推論を使って、モデルが利用可能な他のリージョンのモデルにアクセスすることができます。Cortexクロスリージョン推論の構成に関する詳細情報については、 クロスリージョン推論 をご参照ください。
Cortex Codeでは、``ACCOUNTADMIN``が:doc:`CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION</user-guide/snowflake-cortex/cross-region-inference>`を以下のいずれかの値に構成することが必要です。
次の表は、クロスリージョン推論の各設定で利用できるモデルを示しています。
モデル
|
クロスクラウド
(全リージョン)
|
AWS に US
(クロスリージョン)
|
AWS に EU
(クロスリージョン)
|
AWS に APJ
(クロスリージョン)
|
Azure US
(クロスリージョン)
|
Azure EU
(クロスリージョン)
|
|---|---|---|---|---|---|---|
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✔ |
✔ |
✔ |
|||
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✔ |
✔ |
✔ |
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✔ |
✔ |
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✔ |
✔ |
✔ |
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✔ |
✔ |
✔ |
✔ |
*****はプレビューモデルを示します。プレビューモデルは、実稼働ワークロードには適していません。
クロスリージョン推論を有効にするには、 ACCOUNTADMIN は次を実行する必要があります:
ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US';
``AWS_US``を適切なリージョン識別子に置換します。
重要
**自分のリージョンでは選択したモデルを利用できない場合、クロスリージョン推論が必要になります。**必要に応じて以下の設定をお勧めします。
AWS_US — **Claude Opus 4.x**モデルで最善のエクスペリエンスを得るために推奨されます。
AWS_EU — EUからClaudeモデルにアクセスする場合。
AWS_APJ — APJからClaudeモデルにアクセスする場合(Claude Sonnet 4.0に限定される場合があります)。
ANY_REGION — **すべての**モデルにアクセスする場合(ベストエフォートのグローバルルーティング)。
組織はモデルのアクセスを制限することができます。すべてのモデルにアクセスできるわけではありません。詳細については モデルアクセスの制御 をご参照ください。
法的通知¶
Cortexコードの設定が `モデルとサービスのパススルー規約<https://www.snowflake.com/en/legal/optional-offerings/offering-specific-terms/ai-features/model-pass-through-terms/>`__ において提供されるモデルを使用する場合、そのモデルの使用にはそのページにあるモデルの規約も適用されます。
インプットとアウトプットのデータ分類は以下の表の通りです。
入力データの分類 |
出力データの分類 |
指定 |
|---|---|---|
Usage Data |
顧客データ |
Cortexコード CLI:カバーされている AI 機能。SnowsightのCortexコード:AI プレビュー機能。[1] |
詳細については、 Snowflake AI と ML をご参照ください。