Databricks MCP-server

Hvad gør “Databricks” MCP-serveren?

Databricks MCP-serveren fungerer som en Model Context Protocol (MCP) server, der forbinder AI-assistenter direkte med Databricks-miljøer med særligt fokus på at udnytte Unity Catalog (UC) metadata. Dens primære funktion er at gøre det muligt for AI-agenter autonomt at tilgå, forstå og interagere med Databricks dataaktiver. Serveren tilbyder værktøjer, der lader agenter udforske UC-metadata, forstå datastrukturer og udføre SQL-forespørgsler. Dette sætter AI-agenter i stand til at besvare datarelaterede spørgsmål, udføre databaseforespørgsler og opfylde komplekse dataanmodninger uafhængigt, uden der kræves manuel indgriben ved hvert trin. Ved at gøre detaljeret metadata tilgængeligt og handlingsorienteret forbedrer Databricks MCP-serveren AI-drevne udviklingsarbejdsgange og understøtter intelligent dataudforskning og -styring på Databricks.

Liste over prompts

Der nævnes ingen specifikke prompt-skabeloner i arkivet eller dokumentationen.

Liste over ressourcer

Der gives ingen eksplicit liste over MCP-ressourcer i arkivet eller dokumentationen.

Liste over værktøjer

Følgende værktøjer og funktioner beskrives i dokumentationen som tilgængelige:

• Udforsk Unity Catalog-metadata
  Muliggør for AI-agenter at udforske Databricks Unity Catalog metadata, herunder kataloger, skemaer, tabeller og kolonner.
• Forstå datastrukturer
  Giver agenter mulighed for at forstå strukturen af Databricks-datasæt, hvilket letter mere præcis SQL-forespørgselsopbygning.
• Udfør SQL-forespørgsler
  Giver AI-agenter mulighed for at køre SQL-forespørgsler på Databricks, hvilket understøtter forskellige dataanmodninger og analyser.
• Autonome agenthandlinger
  Understøtter agenttilstande, hvor AI kan iterere gennem anmodninger og udføre komplekse, flertrins dataopgaver selvstændigt.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Database-metadataopdagelse
  AI-agenter kan autonomt udforske Databricks Unity Catalog metadata for at forstå dataaktiver og relationer uden manuel opslag.
• Automatiseret SQL-forespørgselsopbygning
  Agenter bruger metadata til automatisk at opbygge og udføre SQL-forespørgsler, der er tilpasset brugerbehov eller analytiske opgaver.
• Hjælp til datadokumentation
  Ved at udnytte UC-metadata kan AI assistere med dokumentation af dataaktiver eller verificere dokumentationens fuldstændighed og nøjagtighed.
• Intelligent dataudforskning
  Udviklere kan bruge MCP-serveren til at lade AI-agenter besvare ad hoc-data spørgsmål eller udføre eksplorativ dataanalyse.
• Kompleks opgaveautomatisering
  Serverens agenttilstand gør det muligt for AI at kæde flere trin sammen, såsom at opdage data, køre forespørgsler og returnere resultater – alt sammen uden menneskelig indgriben.

Sådan sættes den op

Windsurf

Der gives ingen Windsurf-specifikke installationsvejledninger eller JSON-eksempler.

Claude

Der gives ingen Claude-specifikke installationsvejledninger eller JSON-eksempler.

Cursor

Arkivet nævner integration med Cursor:

1. Sørg for, at du har Python og de nødvendige afhængigheder installeret.
2. Klon arkivet og installer kravene fra requirements.txt.
3. Find konfigurationsfiler for MCP-servere i Cursor.
4. Tilføj Databricks MCP-serveren til mcpServers-objektet:

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

5. Gem din konfiguration og genstart Cursor, hvis det er nødvendigt.

Sikring af API-nøgler ved brug af miljøvariabler (eksempel):

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

Cline

Der gives ingen Cline-specifikke installationsvejledninger eller JSON-eksempler.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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 skal du indsætte dine MCP-serveroplysninger ved at bruge dette JSON-format:

{
  "databricks-mcp": {
    "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-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation er Databricks MCP-serveren velafgrænset til Databricks/UC-integration og agentbaserede AI-arbejdsgange, men mangler eksplicitte prompt-skabeloner, ressourcelister og omtale af roots- eller sampling-funktioner. Dens opsætnings- og værktøjsbeskrivelser er klare for Cursor, men mindre så for andre platforme.

Vores vurdering

MCP-serveren er fokuseret og nyttig til Databricks + AI-automatisering, men ville have fordel af mere eksplicit dokumentation omkring prompts, ressourcer og opsætning på tværs af flere platforme. For dem, der søger Databricks/UC-integration, er det en solid og praktisk løsning.

MCP-score