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.

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.

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