Databricks MCP -palvelin

Mitä “Databricks” MCP -palvelin tekee?

Databricks MCP (Model Context Protocol) -palvelin on erikoistyökalu, joka yhdistää tekoälyassistentit Databricks-alustaan mahdollistaen saumattoman vuorovaikutuksen Databricks-resurssien kanssa luonnollisen kielen rajapintojen avulla. Tämä palvelin toimii sillanrakentajana suurten kielimallien (LLM) ja Databricks-rajapintojen välillä mahdollistaen LLM:ien suorittaa SQL-kyselyitä, listata töitä, hakea työn tilat ja saada yksityiskohtaisia tietoja töistä. Tarjoamalla nämä ominaisuudet MCP-protokollan kautta Databricks MCP -palvelin antaa kehittäjille ja tekoälyagenteille mahdollisuuden automatisoida datatyönkulkuja, hallita Databricks-töitä ja sujuvoittaa tietokantaoperaatioita, parantaen tuottavuutta dataohjatuissa kehitysympäristöissä.

Prompt-pohjien lista

Repositoriossa ei ole kuvattu prompt-pohjia.

Resurssien lista

Repositoriossa ei ole määritelty erillisiä resursseja.

Työkalujen lista

• run_sql_query(sql: str)
  Suorita SQL-kyselyitä Databricks SQL -varastossa.
• list_jobs()
  Listaa kaikki Databricks-työt työtilassa.
• get_job_status(job_id: int)
  Hakee tietyn Databricks-työn tilan tunnisteen perusteella.
• get_job_details(job_id: int)
  Hanki yksityiskohtaiset tiedot tietystä Databricks-työstä.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Tietokantakyselyiden automaatio
  Mahdollistaa LLM:ien ja käyttäjien suorittaa SQL-kyselyitä Databricks-varastoihin suoraan keskusteluliittymistä, nopeuttaen data-analyysityötä.
• Työnhallinta
  Listaa ja seuraa Databricks-töitä, auttaen käyttäjiä pysymään ajan tasalla käynnissä tai ajoitetuista tehtävistä työtilassa.
• Työn tilan seuranta
  Hae nopeasti tietyn Databricks-työn tila, mahdollistaen tehokkaan seurannan ja vianmäärityksen.
• Yksityiskohtainen työn tarkastelu
  Pääsy syvällisiin tietoihin Databricks-töistä, helpottaen ETL-putkien tai erätehtävien debuggausta ja optimointia.

Näin asennat palvelimen

Windsurf

1. Varmista, että Python 3.7+ on asennettu ja että Databricks-tunnistetiedot ovat saatavilla.
2. Kloonaa repositorio ja asenna vaatimukset komennolla pip install -r requirements.txt.
3. Luo .env-tiedosto Databricks-tunnistetiedoillasi.
4. Lisää Databricks MCP -palvelin Windsurf-konfiguraatioosi:

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

5. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen. Varmista asennus suorittamalla testikysely.

API-avainten suojaus esimerkki:

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

Claude

1. Asenna Python 3.7+ ja kloonaa repositorio.
2. Määritä .env-tiedosto Databricks-tunnistetiedoilla.
3. Konfiguroi Clauden MCP-rajapinta:

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

4. Käynnistä Claude uudelleen ja varmista yhteys.

Cursor

1. Kloonaa repositorio ja asenna Python-ympäristö.
2. Asenna riippuvuudet ja luo .env-tiedosto tunnistetiedoilla.
3. Lisää palvelin Cursorin konfiguraatioon:

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

4. Tallenna konfiguraatio ja testaa yhteys.

Cline

1. Valmistele Python ja tunnistetiedot kuten yllä.
2. Kloonaa repositorio, asenna vaatimukset ja konfiguroi .env.
3. Lisää MCP-palvelin Cline-konfiguraatioon:

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

4. Tallenna, käynnistä Cline uudelleen ja varmista, että MCP-palvelin toimii.

Huom: Suojaa aina API-avaimesi ja salaisuutesi käyttämällä ympäristömuuttujia yllä esitetyllä tavalla.

Näin käytät tätä MCP:ta FlowHunt-virroissa

MCP:n käyttäminen FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti virtaasi ja yhdistämällä se tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Syötä järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun konfiguraatio on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:ta työkaluna kaikkine sen toimintoineen. Muista vaihtaa “databricks” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

| Roots-tuki | ⛔ | Ei mainittu |

Keskeisten ominaisuuksien (työkalut, asennus- ja tietoturvaohjeet, mutta ei resursseja tai prompt-pohjia) perusteella Databricks MCP -palvelin on tehokas Databricks API -integraatioon, mutta osa MCP:n edistyneimmistä perusominaisuuksista puuttuu. Arvioisin tämän MCP-palvelimen kokonaisuudessaan 6/10 MCP-ekosysteemin kattavuudessa ja hyödyllisyydessä.

MCP-arvosana