Databricks MCP Server

Hvad laver “Databricks” MCP Server?

Databricks MCP (Model Context Protocol) Server er et specialiseret værktøj, der forbinder AI-assistenter med Databricks-platformen og muliggør problemfri interaktion med Databricks-ressourcer via naturligt sprog. Denne server fungerer som en bro mellem store sprogmodeller (LLM’er) og Databricks API’er, så LLM’er kan eksekvere SQL-forespørgsler, vise jobs, hente jobstatusser og få detaljeret jobinformation. Ved at eksponere disse funktioner via MCP-protokollen gør Databricks MCP Server det muligt for udviklere og AI-agenter at automatisere data-workflows, styre Databricks-jobs og strømline databaseoperationer, hvilket øger produktiviteten i datadrevne udviklingsmiljøer.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er beskrevet i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er angivet i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• run_sql_query(sql: str)
  Eksekver SQL-forespørgsler på Databricks SQL-warehouse.
• list_jobs()
  Vis alle Databricks-jobs i arbejdsområdet.
• get_job_status(job_id: int)
  Hent status for et specifikt Databricks-job ud fra dets ID.
• get_job_details(job_id: int)
  Få detaljeret information om et specifikt Databricks-job.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatisering af databaseforespørgsler
  Gør det muligt for LLM’er og brugere at køre SQL-forespørgsler på Databricks-warehouses direkte fra konversationsgrænseflader og strømline dataanalyse-workflows.
• Jobstyring
  Vis og overvåg Databricks-jobs, så brugere kan holde styr på igangværende eller planlagte opgaver i deres arbejdsområde.
• Sporing af jobstatus
  Hent hurtigt status på specifikke Databricks-jobs for effektiv overvågning og fejlfinding.
• Detaljeret jobinspektion
  Få adgang til dybdegående information om Databricks-jobs, hvilket letter fejlfinding og optimering af ETL-pipelines eller batch-jobs.

Sådan opsættes den

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.7+ er installeret, og at Databricks-legitimationsoplysninger er tilgængelige.
2. Klon repository’et og installer krav med pip install -r requirements.txt.
3. Opret en .env-fil med dine Databricks-legitimationsoplysninger.
4. Tilføj Databricks MCP Server til din Windsurf-konfiguration:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Bekræft opsætningen ved at køre en testforespørgsel.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

{
  "mcpServers": {
    "databricks": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"],
      "env": {
        "DATABRICKS_HOST": "${DATABRICKS_HOST}",
        "DATABRICKS_TOKEN": "${DATABRICKS_TOKEN}",
        "DATABRICKS_HTTP_PATH": "${DATABRICKS_HTTP_PATH}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Python 3.7+ og klon repoet.
2. Opsæt .env-filen med Databricks-legitimationsoplysninger.
3. Konfigurer Claudes MCP-grænseflade:

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

4. Genstart Claude og valider forbindelsen.

Cursor

1. Klon repository’et og opsæt Python-miljø.
2. Installer afhængigheder og opret .env med legitimationsoplysninger.
3. Tilføj serveren til Cursors konfiguration:

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

4. Gem konfiguration og test forbindelsen.

Cline

1. Forbered Python og legitimationsoplysninger som ovenfor.
2. Klon repository’et, installer krav og konfigurer .env.
3. Tilføj MCP server-indgang til Clines konfiguration:

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

4. Gem, genstart Cline, og bekræft at MCP Serveren fungerer.

Bemærk: Sørg altid for at sikre dine API-nøgler og hemmeligheder ved at benytte miljøvariabler som vist i konfigurationseksemplerne ovenfor.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “databricks” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Roots Support | ⛔ | Ikke nævnt |

Baseret på tilgængeligheden af kernefunktioner (værktøjer, opsætning og sikkerhedsvejledning, men ingen ressourcer eller promptskabeloner) er Databricks MCP Server effektiv til Databricks API-integration, men mangler nogle avancerede MCP-primitiver. Jeg vil vurdere denne MCP-server til 6 ud af 10 for samlet fuldstændighed og nytte i MCP-økosystemet.

MCP-score