Minimalistická ilustrace integrace SaaS AI agenta s Databricks

AI agent pro Databricks MCP

Umožněte vašim AI agentům autonomně prozkoumávat, chápat a dotazovat prostředí Databricks pomocí serveru Model Context Protocol (MCP). Využijte komplexní metadata Unity Catalog, pokročilé sledování datové linie a analýzu na úrovni kódu pro generování přesného SQL a získání akčních poznatků z vašeho datového ekosystému—bez ručního zásahu.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
AI agent Databricks zkoumá datovou linii

Autonomní objevování dat & zkoumání datové linie

Nechte svého AI agenta samostatně prozkoumávat Databricks Unity Catalog, objevovat katalogy, schémata, tabulky a bohatá metadata sloupců. MCP server umožňuje bezproblémový sběr kontextu, hluboké sledování lineage—včetně kódu, notebooků a závislostí úloh—a poskytuje akční poznatky pro přesné a souladu odpovídající generování SQL.

Komplexní navigace katalogem.
Agenti mohou vypsat a popsat Unity katalogy, schémata, tabulky a sloupce, zobrazit všechna metadata pro tvorbu dotazů.
Automatizované sledování lineage.
Sledujte závislosti tabulek, notebooků a úloh pro kompletní analýzu dopadu a robustní správu dat.
Zkoumání na úrovni kódu.
AI agenti mohou identifikovat a analyzovat skutečný kód a obchodní logiku odpovědnou za datové transformace a kontroly kvality.
Přístup k sémantickým metadatům.
Využijte detailní popisy na každé úrovni—katalog, schéma, tabulka, sloupec—pro lepší kontext, jasnost a přesnost.
AI agent generuje SQL dotazy z metadat

Inteligentní generování SQL dotazů

Proměňte metadata Databricks ve využitelné poznatky. Díky bohatému kontextu o struktuře a vztazích dat generují AI agenti přesné, sémanticky správné SQL—minimalizují chyby a urychlují analýzy, a to vše při respektování správy dat a oprávnění.

Spouštění SQL dotazů.
Agenti mohou spouštět libovolné SQL nad Databricks pomocí SDK, ideální pro cílené získávání dat a analýzy.
Výstup optimalizovaný pro LLM.
Všechny popisné nástroje vrací Markdown, optimalizovaný pro parsování LLM a sběr kontextu.
Operace s ohledem na oprávnění.
Všechny dotazy a průzkum respektují oprávnění Unity Catalog a SQL Warehouse pro bezpečný přístup k datům.
Automatizace správy metadat řízená AI

Provozní správa metadat řízená AI

Zrychlete vaše datové workflowy integrací metadat jako kódu—spravujte, automatizujte a auditujte prostředky Unity Catalog pomocí Terraformu a zároveň poskytujte bezpečný, škálovatelný přístup pro produkční AI workflowy. Zajistěte soulad, auditovatelnost a bezproblémovou integraci s nástroji jako Cursor a Agent Composer.

Bezpečný, auditovatelný přístup.
Využijte detailní oprávnění a přístup na základě tokenů pro bezpečné, souladu odpovídající operace a snadné auditní stopy.
Infrastruktura jako kód.
Spravujte prostředky a metadata Unity Catalog programově pomocí Terraformu pro konzistentní, verzované nasazení.

MCP INTEGRACE

Dostupné integrační nástroje Databricks MCP

Následující nástroje jsou k dispozici jako součást integrace Databricks MCP:

list_uc_catalogs

Vypíše všechny dostupné Unity katalogy se jmény, popisy a typy pro objevování datových zdrojů.

describe_uc_catalog

Poskytuje přehled zvoleného Unity katalogu, včetně všech schémat s jejich názvy a popisy.

describe_uc_schema

Dává detailní informace o schématu včetně jeho tabulek a volitelně jejich sloupců.

describe_uc_table

Přináší komplexní popis tabulky v Unity Catalog včetně struktury a informací o linii.

execute_sql_query

Spouští SQL dotazy vůči Databricks SQL warehouse a vrací formátované výsledky.

Odemkněte sílu AI objevování dat

Dejte svému týmu možnost využívat metadata Databricks Unity Catalog s LLM agenty pro chytřejší, autonomní objevování dat a generování dotazů. Zažijte bezproblémovou analýzu datové linie i zkoumání kódu a maximalizujte hodnotu vašich dokumentovaných aktiv.

Screenshot domovské stránky Databricks

Co je Databricks

Databricks je přední světová společnost v oblasti dat, analytiky a umělé inteligence (AI), založená v roce 2013 původními tvůrci Apache Spark. Společnost nabízí sjednocenou analytickou platformu, která organizacím umožňuje hladce integrovat data engineering, data science, strojové učení a analytiku. Databricks umožňuje více než 10 000 organizacím po celém světě—včetně firem z Fortune 500—spravovat obrovské objemy dat, zefektivnit ETL procesy a urychlit vývoj i nasazení AI řešení. Platforma je známá svým kolaborativním pracovním prostorem, který propojuje datové inženýry, data science a business analytiky a podporuje inovace i efektivitu v rozhodování založeném na datech.

Možnosti

Co umíme s Databricks

S Databricks mohou uživatelé využívat sílu sjednocené datové analytiky, která umožňuje bezproblémovou spolupráci a rychlé škálování AI i strojového učení. Platforma umožňuje organizacím integrovat a zpracovávat velké datové sady, stavět a nasazovat modely strojového učení a získávat využitelné poznatky, to vše v bezpečném a spolupracujícím prostředí.

Sjednocená analytika
Integrace ETL, data engineeringu, data science a analytiky na jedné platformě.
Spolupracující workspace
Podpora týmové práce mezi datovými inženýry, vědci a analytiky se sdílenými notebooky a nástroji.
Škálovatelné strojové učení
Stavba, trénink a nasazení modelů strojového učení ve velkém pomocí průmyslových standardů.
Data warehousing
Zjednodušení datového skladu a přístup k analytikám v reálném čase díky robustní správě dat.
Komplexní zabezpečení
Zajištění podnikové bezpečnosti, správy a souladu pro citlivé datové workflowy.
vektorizovaný server a AI agent

Jak AI agenti těží z Databricks

AI agenti mohou využívat Databricks k automatizaci a urychlení zpracování dat, tréninku modelů a analýz v reálném čase. Integrací s Databricks získávají AI agenti přístup ke škálovatelným výpočetním zdrojům, kolaborativním nástrojům a rozsáhlým datovým pipeline, což zvyšuje jejich schopnost generovat poznatky, automatizovat rozhodování a dodávat hodnotné výsledky v dynamickém podnikatelském prostředí.