خادم Databricks MCP

ماذا يفعل خادم “Databricks” MCP؟

يعمل خادم Databricks MCP كخادم Model Context Protocol (MCP) يربط مساعدي الذكاء الاصطناعي مباشرة ببيئات Databricks، مع تركيز خاص على الاستفادة من بيانات ووصف Unity Catalog (UC). وظيفته الأساسية هي تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من الوصول، والفهم، والتفاعل مع أصول بيانات Databricks بشكل مستقل. يوفر الخادم أدوات تتيح للوكلاء استكشاف بيانات UC، وفهم هياكل البيانات، وتنفيذ استعلامات SQL. هذا يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات، وتنفيذ استعلامات قواعد البيانات، وتلبية الطلبات المعقدة للبيانات بشكل مستقل، دون الحاجة إلى تدخل يدوي في كل خطوة. من خلال جعل البيانات الوصفية التفصيلية متاحة وقابلة للتنفيذ، يعزز خادم Databricks MCP سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي ويدعم الاستكشاف الذكي وإدارة البيانات على منصة Databricks.

قائمة المحفزات

لم يتم ذكر قوالب محفزات محددة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لم يتم توفير قائمة صريحة بموارد MCP في المستودع أو التوثيق.

قائمة الأدوات

الأدوات والميزات التالية موصوفة في التوثيق على أنها متوفرة:

• استكشاف بيانات Unity Catalog
  يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي استكشاف بيانات ووصف Unity Catalog في Databricks، بما في ذلك الكتالوجات والمخططات والجداول والأعمدة.
• فهم هياكل البيانات
  يمكّن الوكلاء من فهم بنية مجموعات بيانات Databricks، مما يسهل بناء استعلامات SQL بدقة أكبر.
• تنفيذ استعلامات SQL
  يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ استعلامات SQL على Databricks، ويدعم مختلف طلبات البيانات والتحليل.
• إجراءات الوكيل التلقائية
  يدعم أوضاع الوكيل حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تكرار الطلبات وتنفيذ مهام بيانات معقدة ومتعددة الخطوات بشكل مستقل.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• اكتشاف بيانات قواعد البيانات
  يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي استكشاف بيانات ووصف Unity Catalog في Databricks بشكل مستقل لفهم أصول البيانات والعلاقات دون الحاجة للبحث اليدوي.
• بناء استعلامات SQL تلقائيًا
  يستخدم الوكلاء البيانات الوصفية لبناء وتنفيذ استعلامات SQL تلقائيًا بما يناسب احتياجات المستخدم أو المهام التحليلية.
• مساعدة في توثيق البيانات
  من خلال الاستفادة من بيانات UC، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في توثيق أصول البيانات أو التحقق من اكتمال ودقة التوثيق.
• الاستكشاف الذكي للبيانات
  يمكن للمطورين استخدام خادم MCP لتمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من الإجابة على أسئلة البيانات الفورية أو إجراء تحليلات استكشافية للبيانات.
• أتمتة المهام المعقدة
  يتيح وضع الوكيل في الخادم للذكاء الاصطناعي ربط عدة خطوات معًا، مثل اكتشاف البيانات، وتنفيذ الاستعلامات، وإرجاع النتائج، كل ذلك دون تدخل بشري.

كيفية الإعداد

Windsurf

لم يتم توفير تعليمات إعداد خاصة بـ Windsurf أو مقتطفات JSON.

Claude

لم يتم توفير تعليمات إعداد خاصة بـ Claude أو مقتطفات JSON.

Cursor

يشير المستودع إلى التكامل مع Cursor:

1. تأكد من تثبيت Python والمتطلبات اللازمة.
2. استنسخ المستودع وقم بتثبيت المتطلبات من requirements.txt.
3. حدد موقع ملفات إعدادات خوادم MCP في Cursor.
4. أضف خادم Databricks MCP إلى كائن mcpServers:

   {
     "databricks-mcp": {
       "command": "python",
       "args": ["main.py"]
     }
   }
   

5. احفظ إعداداتك وأعد تشغيل Cursor إذا لزم الأمر.

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة (مثال):

{
  "databricks-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"],
    "env": {
      "DATABRICKS_TOKEN": "YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

Cline

لم يتم توفير تعليمات إعداد خاصة بـ Cline أو مقتطفات JSON.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "databricks-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يكون وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “databricks-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى التوثيق المتاح، فإن خادم Databricks MCP محدد النطاق جيدًا لتكامل Databricks/UC وسير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل، ولكنه يفتقر إلى قوالب محفزات صريحة، وقوائم الموارد، وذكر الجذور أو ميزات المعاينة. إعداداته ووصف الأدوات واضحة لـ Cursor، ولكنها أقل وضوحًا للمنصات الأخرى.

رأينا

الخادم MCP مركز ومفيد لأتمتة Databricks + الذكاء الاصطناعي، لكنه سيستفيد من مزيد من التوثيق الصريح حول المحفزات والموارد والإعداد متعدد المنصات. لمن يبحث عن تكامل Databricks/UC، فهو حل قوي وعملي.

تقييم MCP