Serveur MCP Databricks

Que fait le serveur MCP “Databricks” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Databricks est un outil spécialisé qui connecte les assistants IA à la plateforme Databricks, permettant une interaction fluide avec les ressources Databricks via des interfaces en langage naturel. Ce serveur agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLM) et les APIs Databricks, offrant la possibilité d’exécuter des requêtes SQL, de lister les jobs, de récupérer leur statut et d’obtenir des informations détaillées. En exposant ces fonctionnalités via le protocole MCP, le serveur MCP Databricks permet aux développeurs et aux agents IA d’automatiser les workflows de données, de gérer les jobs Databricks et d’optimiser les opérations de base de données, augmentant ainsi la productivité dans les environnements de développement orientés données.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est décrit dans le dépôt.

Liste des Ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans le dépôt.

Liste des Outils

• run_sql_query(sql: str)
  Exécute des requêtes SQL sur l’entrepôt Databricks SQL.
• list_jobs()
  Liste tous les jobs Databricks dans l’espace de travail.
• get_job_status(job_id: int)
  Récupère le statut d’un job Databricks spécifique par son ID.
• get_job_details(job_id: int)
  Obtient des informations détaillées sur un job Databricks spécifique.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de requêtes base de données
  Permettre aux LLM et utilisateurs d’exécuter des requêtes SQL sur les entrepôts Databricks directement depuis des interfaces conversationnelles, pour fluidifier les analyses de données.
• Gestion des jobs
  Lister et surveiller les jobs Databricks, pour aider les utilisateurs à suivre les tâches en cours ou planifiées dans leur espace de travail.
• Suivi du statut des jobs
  Récupérer rapidement le statut de jobs Databricks précis, pour un monitoring efficace et un dépannage facilité.
• Inspection détaillée des jobs
  Accéder à des informations approfondies sur les jobs Databricks, facilitant le débogage et l’optimisation des pipelines ETL ou des traitements batch.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python 3.7+ est installé et que vos identifiants Databricks sont disponibles.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances avec pip install -r requirements.txt.
3. Créez un fichier .env avec vos identifiants Databricks.
4. Ajoutez le serveur MCP Databricks à la configuration Windsurf :

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

5. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf. Vérifiez l’installation en lançant une requête de test.

Exemple de sécurisation des clés API :

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

Claude

1. Installez Python 3.7+ et clonez le dépôt.
2. Configurez le fichier .env avec les identifiants Databricks.
3. Configurez l’interface MCP de Claude :

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

4. Redémarrez Claude et validez la connexion.

Cursor

1. Clonez le dépôt et préparez l’environnement Python.
2. Installez les dépendances et créez le .env avec les identifiants.
3. Ajoutez le serveur à la configuration Cursor :

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

4. Sauvegardez la configuration et testez la connexion.

Cline

1. Préparez Python et les identifiants comme ci-dessus.
2. Clonez le dépôt, installez les dépendances et configurez .env.
3. Ajoutez une entrée serveur MCP à la configuration de Cline :

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

4. Sauvegardez, redémarrez Cline et vérifiez que le serveur MCP fonctionne.

Remarque : Sécurisez toujours vos clés API et secrets en utilisant des variables d’environnement comme illustré dans les exemples de configuration ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra alors utiliser ce MCP comme un outil ayant accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “databricks” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

| Support des Roots | ⛔ | Non mentionné |

Sur la base de la présence des fonctionnalités essentielles (outils, documentation d’installation et sécurisation, mais pas de ressources ni de modèles de prompt), le serveur MCP Databricks est efficace pour l’intégration API Databricks mais manque de certaines primitives MCP avancées. J’évalue ce serveur MCP à 6 sur 10 pour son exhaustivité et utilité dans l’écosystème MCP.

Score MCP