Servidor MCP de Databricks

¿Qué hace el Servidor MCP de “Databricks”?

El Servidor MCP de Databricks actúa como un servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA directamente con entornos Databricks, con un enfoque específico en aprovechar los metadatos de Unity Catalog (UC). Su función principal es permitir que los agentes de IA accedan, comprendan e interactúen de manera autónoma con los activos de datos de Databricks. El servidor proporciona herramientas que permiten a los agentes explorar los metadatos de UC, comprender las estructuras de datos y ejecutar consultas SQL. Esto capacita a los agentes de IA para responder preguntas relacionadas con los datos, realizar consultas a bases de datos y cumplir solicitudes de datos complejas de forma independiente, sin requerir intervención manual en cada paso. Al hacer que los metadatos detallados sean accesibles y procesables, el Servidor MCP de Databricks mejora los flujos de trabajo de desarrollo impulsados por IA y facilita la exploración y gestión inteligente de datos en Databricks.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts específicas en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se proporciona una lista explícita de recursos MCP en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

La documentación describe las siguientes herramientas y funciones disponibles:

• Explorar Metadatos de Unity Catalog
  Permite a los agentes de IA explorar los metadatos de Unity Catalog de Databricks, incluyendo catálogos, esquemas, tablas y columnas.
• Comprender Estructuras de Datos
  Permite a los agentes comprender la estructura de los conjuntos de datos de Databricks, facilitando la construcción más precisa de consultas SQL.
• Ejecutar Consultas SQL
  Proporciona la capacidad a los agentes de IA para ejecutar consultas SQL en Databricks, soportando diversas solicitudes y análisis de datos.
• Acciones Autónomas del Agente
  Soporta modos de agente donde la IA puede iterar sobre solicitudes y realizar tareas de datos complejas y de varios pasos de manera independiente.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Descubrimiento de Metadatos de Base de Datos
  Los agentes de IA pueden explorar de forma autónoma los metadatos de Unity Catalog de Databricks para comprender activos y relaciones de datos sin búsquedas manuales.
• Construcción Automatizada de Consultas SQL
  Los agentes usan los metadatos para construir y ejecutar consultas SQL automáticamente, adaptadas a las necesidades del usuario o tareas analíticas.
• Asistencia en Documentación de Datos
  Aprovechando los metadatos de UC, la IA puede ayudar a documentar activos de datos o a verificar la completitud y precisión de la documentación.
• Exploración Inteligente de Datos
  Los desarrolladores pueden utilizar el servidor MCP para que los agentes de IA respondan preguntas ad hoc sobre datos o realicen análisis exploratorio de datos.
• Automatización de Tareas Complejas
  El modo agente del servidor permite que la IA encadene múltiples pasos, como descubrir datos, ejecutar consultas y devolver resultados, todo sin intervención humana.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas ni fragmentos JSON para Windsurf.

Claude

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas ni fragmentos JSON para Claude.

Cursor

El repositorio menciona integración con Cursor:

1. Asegúrate de tener Python y las dependencias necesarias instaladas.
2. Clona el repositorio e instala los requisitos desde requirements.txt.
3. Ubica los archivos de configuración para servidores MCP en Cursor.
4. Añade el Servidor MCP de Databricks al objeto mcpServers:

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

5. Guarda tu configuración y reinicia Cursor si es necesario.

Asegura las claves API usando variables de entorno (ejemplo):

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

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas ni fragmentos JSON para Cline.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando 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 MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "databricks-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/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-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, el Servidor MCP de Databricks está bien enfocado para la integración Databricks/UC y flujos de trabajo de IA de tipo agente, pero carece de plantillas de prompts explícitas, listas de recursos y menciones de funciones de raíces o muestreo. Su configuración y descripción de herramientas son claras para Cursor, pero menos para otras plataformas.

Nuestra opinión

El servidor MCP es enfocado y útil para la automatización IA + Databricks, pero se beneficiaría de una documentación más explícita sobre prompts, recursos y configuración multiplataforma. Para quienes buscan integración con Databricks/UC, es una solución sólida y práctica.

Puntuación MCP