Databricks MCP Server

Was macht der “Databricks” MCP Server?

Der Databricks MCP Server fungiert als Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten direkt mit Databricks-Umgebungen verbindet, wobei der Fokus auf der Nutzung von Unity Catalog (UC) Metadaten liegt. Seine Hauptaufgabe ist es, KI-Agenten zu ermöglichen, autonom auf Databricks-Datenbestände zuzugreifen, sie zu verstehen und mit ihnen zu interagieren. Der Server stellt Tools bereit, mit denen Agenten UC-Metadaten erkunden, Datenstrukturen nachvollziehen und SQL-Abfragen ausführen können. Dadurch können KI-Agenten eigenständig datenbezogene Fragen beantworten, Datenbankabfragen durchführen und komplexe Datenanfragen erfüllen – ganz ohne manuelles Eingreifen bei jedem Schritt. Durch die Bereitstellung detaillierter und nutzbarer Metadaten verbessert der Databricks MCP Server KI-gesteuerte Entwicklungsworkflows und unterstützt die intelligente Datenexploration und das Datenmanagement auf Databricks.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine spezifischen Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

Eine explizite Liste an MCP-Ressourcen wird im Repository oder in der Dokumentation nicht bereitgestellt.

Liste der Tools

Folgende Tools und Funktionen werden in der Dokumentation als verfügbar beschrieben:

• Unity Catalog Metadaten erkunden
  Ermöglicht KI-Agenten die Erkundung der Databricks Unity Catalog Metadaten, einschließlich Katalogen, Schemata, Tabellen und Spalten.
• Datenstrukturen verstehen
  Befähigt Agenten, die Struktur von Databricks-Datensätzen zu erfassen und dadurch eine präzisere Erstellung von SQL-Abfragen zu ermöglichen.
• SQL-Abfragen ausführen
  Bietet KI-Agenten die Möglichkeit, SQL-Abfragen auf Databricks auszuführen, um verschiedene Datenanfragen und Analysen zu unterstützen.
• Autonome Agentenaktionen
  Unterstützt Agentenmodi, in denen die KI eigenständig mehrere Anfragen bearbeiten und komplexe, mehrschrittige Datentasks durchführen kann.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Metadaten-Entdeckung in Datenbanken
  KI-Agenten können autonom Databricks Unity Catalog Metadaten erkunden, um Datenbestände und deren Beziehungen zu verstehen, ohne manuelles Nachschlagen.
• Automatisiertes Erstellen von SQL-Abfragen
  Agenten nutzen Metadaten, um automatisch SQL-Abfragen zu erstellen und auszuführen – zugeschnitten auf die Nutzerbedürfnisse oder analytische Aufgaben.
• Unterstützung bei der Daten-Dokumentation
  Mit Hilfe der UC-Metadaten kann die KI bei der Dokumentation von Datenbeständen unterstützen oder die Vollständigkeit und Richtigkeit von Dokumentationen prüfen.
• Intelligente Datenexploration
  Entwickler können den MCP Server nutzen, damit KI-Agenten Ad-hoc-Datenfragen beantworten oder explorative Datenanalysen durchführen.
• Komplexe Aufgabenautomatisierung
  Im Agentenmodus kann die KI mehrere Schritte verketten – z.B. Daten entdecken, Abfragen ausführen und Ergebnisse zurückgeben – alles ohne menschliches Zutun.

Wie richte ich ihn ein

Windsurf

Keine windsuf-spezifischen Installationsanweisungen oder JSON-Snippets vorhanden.

Claude

Keine Claude-spezifischen Installationsanweisungen oder JSON-Snippets vorhanden.

Cursor

Das Repository nennt eine Integration mit Cursor:

1. Stellen Sie sicher, dass Python und die erforderlichen Abhängigkeiten installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Anforderungen aus requirements.txt.
3. Suchen Sie die Konfigurationsdateien für MCP-Server in Cursor.
4. Fügen Sie den Databricks MCP Server zum Objekt mcpServers hinzu:

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

5. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Cursor gegebenenfalls neu.

Absicherung von API-Schlüsseln mit Umgebungsvariablen (Beispiel):

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

Cline

Keine Cline-spezifischen Installationsanweisungen oder JSON-Snippets vorhanden.

Wie man diesen MCP in Flows verwendet

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im System-MCP-Konfigurationsbereich fügen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “databricks-mcp” auf den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation ist der Databricks MCP Server klar auf Databricks/UC-Integration und agentische KI-Workflows ausgerichtet, es fehlen jedoch explizite Prompt-Vorlagen, Ressourcenlisten und Hinweise auf Roots oder Sampling-Features. Die Einrichtung und Tool-Beschreibungen sind für Cursor klar, für andere Plattformen jedoch weniger ausführlich.

Unsere Meinung

Der MCP Server ist fokussiert und nützlich für Databricks + KI-Automatisierung, würde jedoch von einer expliziteren Dokumentation zu Prompts, Ressourcen und Multi-Plattform-Setup profitieren. Für alle, die eine Databricks/UC-Integration suchen, ist er eine solide und praktische Lösung.

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