Servidor Databricks Genie MCP

¿Qué hace el Servidor “Databricks Genie” MCP?

El Servidor Databricks Genie MCP es un servidor del Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar asistentes de IA y la API de Databricks Genie. Esta integración permite que los grandes modelos de lenguaje (LLM) interactúen con los entornos de Databricks usando lenguaje natural. A través del servidor, los LLM pueden realizar acciones como listar espacios Genie, recuperar metadatos del espacio de trabajo, iniciar y gestionar conversaciones en Genie, y ejecutar consultas SQL, todo mediante herramientas MCP estandarizadas. Al funcionar como un conector, el Servidor Databricks Genie MCP permite a los desarrolladores mejorar sus flujos de trabajo con exploración conversacional de datos, consultas SQL directas e interacción fluida con agentes conversacionales de Databricks, optimizando el desarrollo y análisis basado en datos.

Lista de Prompts

No se documentan plantillas de prompt explícitas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• get_genie_space_id()
  Lista los IDs y títulos de los espacios Genie disponibles en tu espacio de trabajo Databricks.
• get_space_info(space_id: str)
  Recupera los metadatos de título y descripción de un espacio Genie especificado.
• ask_genie(space_id: str, question: str)
  Inicia una nueva conversación en Genie planteando una pregunta en lenguaje natural y devuelve el SQL y las tablas de resultados.
• follow_up(space_id: str, conversation_id: str, question: str)
  Continúa una conversación existente en Genie con una pregunta de seguimiento.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Exploración Conversacional de Datos
  Desarrolladores y analistas pueden utilizar lenguaje natural para consultar interactivamente datos de Databricks a través de Genie, haciendo el análisis de datos más accesible e intuitivo.
• Generación Automática de Consultas SQL
  El servidor convierte preguntas en lenguaje natural en sentencias SQL, ejecutándolas sobre espacios Genie y devolviendo resultados estructurados, ahorrando tiempo y reduciendo errores.
• Recuperación de Metadatos del Espacio de Trabajo
  Obtén fácilmente metadatos (títulos, descripciones) sobre los espacios Genie para comprender y documentar los recursos de datos disponibles.
• Gestión de Conversaciones
  Mantén el contexto en conversaciones de varios turnos, permitiendo flujos de trabajo analíticos complejos donde las preguntas se basan en respuestas previas.
• Integración con Asistentes de IA
  Añade capacidades de Databricks Genie a IDEs o interfaces de chat potenciadas por IA, optimizando flujos de trabajo de ciencia de datos en herramientas familiares.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.7+ instalado en tu sistema.
2. Clona el repositorio Databricks Genie MCP e instala las dependencias.
3. Crea un archivo .env con tus credenciales de Databricks (DATABRICKS_HOST y DATABRICKS_TOKEN).
4. En la configuración de Windsurf, agrega el servidor MCP usando este fragmento JSON:

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

5. Reinicia Windsurf y verifica que el servidor aparezca en tus servidores MCP disponibles.
6. Protección de las claves API:
   Utiliza variables de entorno para mantener seguras las credenciales. Ejemplo:

   {
     "env": {
       "DATABRICKS_HOST": "tu-instancia-databricks.cloud.databricks.com",
       "DATABRICKS_TOKEN": "tu-token-de-acceso-personal"
     },
     "inputs": {}
   }
   

Claude

1. Instala Python 3.7+ y las dependencias del repositorio.
2. Configura .env con tu host y token de Databricks.
3. Desde el directorio de tu proyecto, ejecuta:

   mcp install main.py
   

4. Abre Claude Desktop, navega a Recursos → Agregar Recurso y selecciona tu Servidor Genie MCP.
5. Comienza a conversar con tus datos de Databricks.

Cursor

1. Asegúrate de que todos los requisitos previos y dependencias estén instalados y .env esté configurado.
2. Agrega lo siguiente a tu configuración de Cursor:

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

3. Guarda la configuración y reinicia Cursor.
4. Verifica la conexión al servidor y asegúrate de que las variables de entorno estén configuradas como arriba.

Cline

1. Instala Python 3.7+, clona el repositorio y configura tu .env.
2. Agrega el servidor MCP en tu configuración de Cline:

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

3. Reinicia Cline y verifica que el servidor MCP esté activo.
4. Utiliza variables de entorno para proteger tus credenciales.

Cómo usar este MCP dentro de flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "databricks-genie": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutamcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “databricks-genie” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El Servidor Databricks Genie MCP ofrece un puente práctico entre Databricks y LLMs, con instrucciones de configuración claras y herramientas útiles. Sin embargo, carece de plantillas de prompt, recursos explícitos y documentación sobre características avanzadas de MCP como muestreo o raíces. Las herramientas principales están bien definidas y resultan útiles para los usuarios de Databricks. En general, obtiene una puntuación superior a la media, pero se beneficiaría de una mayor riqueza en funcionalidades MCP.

Puntuación MCP