Databricks Genie MCP -palvelin

Mitä “Databricks Genie” MCP -palvelin tekee?

Databricks Genie MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka yhdistää tekoälyavustajat ja Databricks Genie API:n. Tämä integraatio mahdollistaa suurten kielimallien (LLM) vuorovaikutuksen Databricks-ympäristöjen kanssa luonnollista kieltä käyttäen. Palvelimen kautta LLM:t voivat esimerkiksi listata Genie-tiloja, hakea työtilan metatietoja, aloittaa ja hallita Genie-keskusteluja sekä suorittaa SQL-kyselyjä – kaikki standardoitujen MCP-työkalujen avulla. Toimiessaan yhdistäjänä Databricks Genie MCP -palvelin mahdollistaa kehittäjille työnkulkujen tehostamisen keskustelevaan tiedonhakuun, suoraan SQL-kyselyyn ja sujuvaan vuorovaikutukseen Databricksin keskusteluagenttien kanssa, mikä virtaviivaistaa datalähtöistä kehitystä ja analyysiä.

Kehotepohjat

Repositoriossa ei ole dokumentoitu erillisiä prompt-pohjia.

Resurssit

Repositoriossa ei ole kuvattu erillisiä resursseja.

Työkalut

• get_genie_space_id()
  Listaa Databricks-työtilasi käytettävissä olevien Genie-tilojen tunnisteet ja nimet.
• get_space_info(space_id: str)
  Hakee annetun Genie-tilan nimen ja kuvauksen metatietona.
• ask_genie(space_id: str, question: str)
  Aloittaa uuden Genie-keskustelun luonnollisella kysymyksellä ja palauttaa SQL:n sekä tulostaulut.
• follow_up(space_id: str, conversation_id: str, question: str)
  Jatkaa olemassa olevaa Genie-keskustelua jatkokysymyksellä.

Käyttötapauksia tälle MCP-palvelimelle

• Keskusteleva tiedonhaku
  Kehittäjät ja analyytikot voivat käyttää luonnollista kieltä Databricks-datan vuorovaikutteiseen kyselyyn Genien kautta, jolloin analyysistä tulee helpompaa ja intuitiivisempaa.
• Automaattinen SQL:n generointi
  Palvelin muuntaa luonnollisen kielen kysymykset SQL-lauseiksi, suorittaa ne Genie-tiloissa ja palauttaa rakenteiset tulokset, mikä säästää aikaa ja vähentää virheitä.
• Työtilan metadatan haku
  Hae helposti Genie-tilojen metatietoja (nimet, kuvaukset) ymmärtääksesi ja dokumentoidaksesi käytettävissä olevat tietoresurssit.
• Keskustelun hallinta
  Säilytä konteksti monikierroksisissa keskusteluissa mahdollistaen monimutkaiset analyysityönkulut, joissa kysymykset rakentuvat aiempien vastausten päälle.
• Integraatio tekoälyavustajiin
  Lisää saumattomasti Databricks Genie -ominaisuudet tekoälykäyttöisiin IDE:ihin tai keskustelukäyttöliittymiin, jolloin data science -työnkulut sujuvat tutuissa työkaluissa.

Näin otat sen käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että järjestelmääsi on asennettu Python 3.7+.
2. Kloonaa Databricks Genie MCP -repositorio ja asenna riippuvuudet.
3. Luo .env-tiedosto Databricks-tunnuksillasi (DATABRICKS_HOST ja DATABRICKS_TOKEN).
4. Lisää Windsurf-asetuksiin MCP-palvelin seuraavalla JSON-pätkällä:

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

5. Käynnistä Windsurf uudelleen ja varmista, että palvelin näkyy käytettävissä MCP-palvelimissa.
6. API-avainten suojaaminen:
   Käytä ympäristömuuttujia tunnistetietojen turvaamiseen. Esimerkki:

   {
     "env": {
       "DATABRICKS_HOST": "your-databricks-instance.cloud.databricks.com",
       "DATABRICKS_TOKEN": "your-personal-access-token"
     },
     "inputs": {}
   }
   

Claude

1. Asenna Python 3.7+ ja riippuvuudet reposta.
2. Määritä .env Databricks-isännällä ja tokenilla.
3. Suorita projektihakemistossasi:

   mcp install main.py
   

4. Avaa Claude Desktop, siirry kohtaan Resources → Add Resource ja valitse Genie MCP -palvelin.
5. Aloita keskustelu Databricks-datastasi.

Cursor

1. Varmista, että kaikki vaadittavat riippuvuudet on asennettu ja .env on määritetty.
2. Lisää seuraava Cursor-asetuksiisi:

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

3. Tallenna asetukset ja käynnistä Cursor uudelleen.
4. Varmista palvelinyhteys ja että ympäristömuuttujat on asetettu kuten yllä.

Cline

1. Asenna Python 3.7+, kloonaa repo ja määritä .env.
2. Lisää MCP-palvelin Cline-asetuksiin:

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

3. Käynnistä Cline uudelleen ja varmista, että MCP-palvelin on aktiivinen.
4. Käytä ympäristömuuttujia tunnistetietojen suojaamiseen.

Näin käytät tätä MCP:tä FlowHuntin työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-asetuksissa lisää MCP-palvelimesi tiedot tällä JSON-muodolla:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine ominaisuuksineen. Muista vaihtaa “databricks-genie” MCP-palvelimesi oikeaksi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Mielipiteemme

Databricks Genie MCP -palvelin tarjoaa käytännöllisen sillan Databricksin ja LLM-mallien välille selkein asennusohjein ja työkaluin. Se kuitenkin puuttuu prompt-pohjat, erilliset resurssit ja dokumentaation edistyneistä MCP-ominaisuuksista, kuten samplingista tai rootsista. Perustyökalut ovat hyvin määriteltyjä ja hyödyllisiä Databricksin käyttäjille. Kokonaisuutena arvosana on keskimääräistä parempi, mutta laajempi MCP-ominaisuuksien hyödyntäminen parantaisi kokonaisuutta.

MCP-pisteet