Serveur MCP Databricks

Que fait le serveur MCP “Databricks” ?

Le serveur MCP Databricks agit comme un serveur Model Context Protocol (MCP) qui relie directement les assistants IA aux environnements Databricks, avec un accent particulier sur l’exploitation des métadonnées du Unity Catalog (UC). Sa fonction principale est de permettre aux agents IA d’accéder, de comprendre et d’interagir de façon autonome avec les actifs de données Databricks. Le serveur fournit des outils permettant aux agents d’explorer les métadonnées UC, de comprendre les structures de données et d’exécuter des requêtes SQL. Cela permet aux agents IA de répondre à des questions relatives aux données, d’effectuer des requêtes sur la base de données et de satisfaire des demandes complexes de données de manière indépendante, sans intervention manuelle à chaque étape. En rendant les métadonnées détaillées accessibles et exploitables, le serveur MCP Databricks optimise les workflows de développement pilotés par l’IA et soutient l’exploration et la gestion intelligente des données sur Databricks.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources MCP n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Les outils et fonctionnalités suivants sont décrits dans la documentation comme disponibles :

• Explorer les métadonnées du Unity Catalog
  Permet aux agents IA d’explorer les métadonnées du Unity Catalog de Databricks, y compris les catalogues, schémas, tables et colonnes.
• Comprendre les structures de données
  Permet aux agents de comprendre la structure des ensembles de données Databricks, facilitant la construction de requêtes SQL plus précises.
• Exécuter des requêtes SQL
  Offre la possibilité aux agents IA d’exécuter des requêtes SQL sur Databricks, pour divers besoins d’analyse et de requêtes de données.
• Actions autonomes de l’agent
  Prend en charge les modes agent où l’IA peut itérer sur des demandes et effectuer de façon autonome des tâches de données complexes et multi-étapes.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte des métadonnées de base de données
  Les agents IA peuvent explorer de façon autonome les métadonnées du Unity Catalog Databricks afin de comprendre les actifs de données et leurs relations sans recherche manuelle.
• Construction automatisée de requêtes SQL
  Les agents utilisent les métadonnées pour construire et exécuter automatiquement des requêtes SQL adaptées aux besoins ou tâches analytiques de l’utilisateur.
• Assistance à la documentation des données
  En exploitant les métadonnées UC, l’IA peut aider à documenter les actifs de données ou à vérifier l’exhaustivité et l’exactitude de la documentation.
• Exploration intelligente des données
  Les développeurs peuvent utiliser le serveur MCP pour que des agents IA répondent à des questions ponctuelles sur les données ou effectuent des analyses exploratoires.
• Automatisation de tâches complexes
  Le mode agent du serveur permet à l’IA d’enchaîner plusieurs étapes, comme la découverte de données, l’exécution de requêtes et le retour des résultats, le tout sans intervention humaine.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf ou extrait JSON n’est fourni.

Claude

Aucune instruction spécifique à Claude ou extrait JSON n’est fourni.

Cursor

Le dépôt mentionne l’intégration avec Cursor :

1. Assurez-vous d’avoir Python et les dépendances nécessaires installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances à partir de requirements.txt.
3. Localisez les fichiers de configuration pour les serveurs MCP dans Cursor.
4. Ajoutez le serveur MCP Databricks à l’objet mcpServers :

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

5. Enregistrez votre configuration et redémarrez Cursor si nécessaire.

Sécurisation des clés API à l’aide de variables d’environnement (exemple) :

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

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline ou extrait JSON n’est fourni.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser le 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 de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "databricks-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/chemindu/mcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “databricks-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation disponible, le serveur MCP Databricks est bien conçu pour l’intégration Databricks/UC et les workflows IA agentiques, mais il manque des modèles de prompt explicites, des listes de ressources et des mentions de roots ou de fonctionnalités d’échantillonnage. Sa configuration et la description des outils sont claires pour Cursor, mais moins pour les autres plateformes.

Notre avis

Le serveur MCP est ciblé et utile pour l’automatisation Databricks + IA, mais bénéficierait d’une documentation plus explicite sur les prompts, ressources et la configuration multi-plateformes. Pour ceux qui recherchent une intégration Databricks/UC, c’est une solution solide et pratique.

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