Databricks MCP -palvelin

Mitä “Databricks” MCP -palvelin tekee?

Databricks MCP -palvelin toimii Model Context Protocol (MCP) -palvelimena, joka yhdistää AI-avustajat suoraan Databricks-ympäristöihin, keskittyen erityisesti Unity Catalog (UC) -metadatan hyödyntämiseen. Sen päätarkoitus on mahdollistaa AI-agenteille autonominen pääsy, ymmärrys ja vuorovaikutus Databricksin dataresurssien kanssa. Palvelin tarjoaa työkaluja, joiden avulla agentit voivat tutkia UC-metatietoja, ymmärtää datarakenteita ja suorittaa SQL-kyselyitä. Tämä mahdollistaa AI-agenteille datakysymyksiin vastaamisen, tietokantakyselyiden tekemisen ja monimutkaisten datapyyntöjen täyttämisen itsenäisesti ilman manuaalista väliintuloa joka vaiheessa. Tekemällä yksityiskohtaisesta metadatasta helposti saavutettavaa ja hyödynnettävää, Databricks MCP -palvelin parantaa AI-vetoisia kehitysprosesseja sekä tukee älykästä datan tutkimista ja hallintaa Databricksissä.

Kehotepohjat

Ei erityisiä kehotepohjia mainittu repositoriossa tai dokumentaatiossa.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Resurssilistaus

Ei eksplisiittistä MCP-resurssilistaa annettu repositoriossa tai dokumentaatiossa.

Työkalulistaus

Seuraavat työkalut ja ominaisuudet on kuvattu dokumentaatiossa saatavilla oleviksi:

• Unity Catalog -metadatan tutkiminen
  Mahdollistaa AI-agenteille Databricks Unity Catalog -metadatan, kuten katalogien, skeemojen, taulukoiden ja sarakkeiden tutkimisen.
• Datarakenteiden ymmärtäminen
  Mahdollistaa agenteille Databricks-datasetien rakenteen ymmärtämisen ja täten tarkempien SQL-kyselyiden rakentamisen.
• SQL-kyselyiden suorittaminen
  AI-agentit voivat ajaa SQL-kyselyitä Databricksissä erilaisten datapyyntöjen ja analyysien tueksi.
• Autonomiset agenttitoiminnot
  Tukee agenttitiloja, joissa AI voi käsitellä pyyntöjä ja suorittaa monivaiheisia datatehtäviä itsenäisesti.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Tietokannan metadatan löytäminen
  AI-agentit voivat autonomisesti tutkia Databricks Unity Catalog -metatietoja ymmärtääkseen dataresursseja ja niiden suhteita ilman manuaalista etsimistä.
• Automaattinen SQL-kyselyiden rakentaminen
  Agentit hyödyntävät metatietoja rakentaakseen ja suorittaakseen SQL-kyselyitä käyttäjän tarpeiden tai analyysitehtävien mukaan.
• Datadokumentoinnin avustus
  UC-metadatan avulla AI voi auttaa kuvailemaan dataresursseja tai tarkistamaan dokumentaation kattavuutta ja oikeellisuutta.
• Älykäs datan tutkiminen
  Kehittäjät voivat käyttää MCP-palvelinta AI-agenttien hyödyntämiseen ad hoc -datakysymyksissä tai tutkimusanalyyseissä.
• Monimutkaisten tehtävien automaatio
  Agenttitoiminnolla AI pystyy ketjuttamaan useita vaiheita, kuten datan löytämisen, kyselyiden ajamisen ja tulosten palauttamisen – kaikki ilman ihmisen väliintuloa.

Käyttöönotto-ohjeet

Windsurf

Ei Windsurf-kohtaisia asennusohjeita tai JSON-esimerkkejä annettu.

Claude

Ei Claude-kohtaisia asennusohjeita tai JSON-esimerkkejä annettu.

Cursor

Repositoriossa mainitaan integraatio Cursorin kanssa:

1. Varmista, että sinulla on Python ja tarvittavat riippuvuudet asennettuna.
2. Kloonaa repositorio ja asenna vaatimukset tiedostosta requirements.txt.
3. Etsi MCP-palvelinten asetustiedostot Cursorista.
4. Lisää Databricks MCP -palvelin mcpServers-objektiin:

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

5. Tallenna määrityksesi ja käynnistä Cursor uudelleen tarvittaessa.

API-avainten suojaaminen ympäristömuuttujilla (esimerkki):

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

Cline

Ei Cline-kohtaisia asennusohjeita tai JSON-esimerkkejä annettu.

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Lisätäksesi MCP-palvelimen FlowHunt-työnkulkuusi, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistämällä se AI-agenttiisi:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Järjestelmän MCP-määrityksessä syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun määritys on tehty, AI-agentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine toimintoineen ja ominaisuuksineen. Muista vaihtaa “databricks-mcp” palvelimesi oikeaan nimeen sekä URL omaan MCP-palvelimesi osoitteeseen.

Yhteenveto

Saatavilla olevan dokumentaation perusteella Databricks MCP -palvelin on hyvin rajattu Databricks/UC-integraatioon ja agenttipohjaisiin AI-työnkulkuihin, mutta siltä puuttuvat selkeät kehotepohjat, resurssilistat sekä maininnat juuri- tai näytteenotto-ominaisuuksista. Sen käyttöönotto- ja työkalukuvaukset ovat selkeitä Cursorille, mutta muita alustoja ei ole käsitelty yhtä tarkasti.

Näkemyksemme

MCP-palvelin on fokusoitu ja hyödyllinen Databricks + AI -automaatioon, mutta hyötyisi eksplisiittisestä dokumentaatiosta kehotteiden, resurssien ja monialustaisen asennuksen osalta. Databricks/UC-integraatiota hakevalle se on vankka ja käytännöllinen ratkaisu.

MCP-arviointi