AI-agent for Databricks MCP
Gi AI-agentene dine mulighet til å autonomt utforske, forstå og forespørre Databricks-miljøer ved bruk av Model Context Protocol (MCP)-serveren. Utnytt omfattende Unity Catalog-metadata, avansert avhengighetssporing og analyse på kodenivå for å generere presis SQL og få handlingsrettet innsikt fra ditt dataøkosystem—uten manuell involvering.
Autonom datadiscovery og avhengighetsutforskning
La AI-agenten din utforske Databricks Unity Catalog selvstendig, og avdekke kataloger, skjemaer, tabeller og rik kolonnemetadata. MCP-serveren muliggjør sømløs kontekstsanking, dyp avhengighetssporing—including kode-, notatbok- og jobbaghengigheter—og gir handlingsrettet innsikt for presis og samsvarende SQL-generering.
- Omfattende katalognavigasjon.
- Agenter kan liste og beskrive Unity Catalogs, skjemaer, tabeller og kolonner, og synliggjøre all metadata for å informere spørringskonstruksjon.
- Automatisert avhengighetssporing.
- Spor tabell-, notatbok- og jobbaghengigheter for fullstendig påvirkningsanalyse og robust datastyring.
- Utforskning på kodenivå.
- AI-agenter kan identifisere og analysere faktisk kode og forretningslogikk som står bak datatransformasjoner og kvalitetskontroller.
- Semantisk metadata-tilgang.
- Utnytt detaljerte beskrivelser på alle nivåer—katalog, skjema, tabell og kolonne—for større kontekst, klarhet og nøyaktighet.
Intelligent SQL-spørringsgenerering
Gjør Databricks-metadataene dine om til handlingsrettet innsikt. Med rik kontekst om datastrukturen og relasjoner genererer AI-agenter nøyaktig, semantisk korrekt SQL—reduserer feil og akselererer analyser, samtidig som datastyring og tilgangsrettigheter respekteres.
- Kjør SQL-spørringer.
- Agenter kan kjøre vilkårlig SQL mot Databricks via Databricks SDK, ideelt for målrettet datauthenting og analyse.
- LLM-optimalisert utdata.
- Alle beskrivende verktøy returnerer Markdown, optimalisert for LLM-parsing og kontekstsanking.
- Rettighetsbevisste operasjoner.
- Alle spørringer og utforskning respekterer Databricks Unity Catalog- og SQL Warehouse-tilganger for sikker datatilgang.
Operasjonalisér AI-drevet metadatabehandling
Akselerer dataarbeidsflytene dine ved å integrere metadata som kode—administrer, automatiser og revider Unity Catalog-ressurser med Terraform, og gi sikker, skalerbar tilgang for produksjonsklare AI-arbeidsflyter. Sikre samsvar, revisjonsspor og sømløs integrasjon med verktøy som Cursor og Agent Composer.
- Sikker, reviderbar tilgang.
- Utnytt finmaskede rettigheter og token-basert tilgang for trygge, samsvarende operasjoner og enkel revisjon.
- Infrastruktur som kode.
- Administrer Unity Catalog-ressurser og metadata programmessig med Terraform for konsistente, versjonerte utrullinger.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige Databricks MCP-integrasjonsverktøy
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Databricks MCP-integrasjonen:
- list_uc_catalogs
Lister alle tilgjengelige Unity Catalogs med navn, beskrivelser og typer for datakildeoppdagelse.
- describe_uc_catalog
Gir et sammendrag av en spesifikk Unity Catalog, og viser alle dens skjemaer med navn og beskrivelser.
- describe_uc_schema
Gir detaljert informasjon om et skjema, inkludert dets tabeller og eventuelt deres kolonner.
- describe_uc_table
Gir en omfattende beskrivelse av en Unity Catalog-tabell, inkludert struktur og avhengighetsinformasjon.
- execute_sql_query
Kjører SQL-spørringer mot Databricks SQL warehouse, og returnerer formaterte resultater.
Lås opp kraften av AI-drevet datautforskning
Gi teamet ditt mulighet til å utnytte Databricks Unity Catalog-metadata med LLM-agenter for smartere, autonom datadiscovery og spørringsgenerering. Opplev sømløs dataavhengighetsanalyse og kodeutforskning for å maksimere verdien av dine dokumenterte ressurser.
Hva er Databricks
Databricks er et ledende globalt data-, analyse- og kunstig intelligens (AI)-selskap grunnlagt i 2013 av de opprinnelige skaperne av Apache Spark. Selskapet tilbyr en samlet analyseplattform som gjør det mulig for organisasjoner å sømløst integrere data engineering, data science, maskinlæring og analyse. Databricks gir over 10 000 organisasjoner verden over—including Fortune 500-selskaper—mulighet til å håndtere enorme datamengder, effektivisere ETL-prosesser og akselerere utvikling og utrulling av AI-løsninger. Plattformen er kjent for sitt samarbeidsmiljø som bygger bro mellom dataingeniører, datasientister og forretningsanalytikere, og driver innovasjon og effektivitet i datadrevne beslutningsprosesser.
Muligheter
Hva vi kan gjøre med Databricks
Med Databricks kan brukere utnytte kraften i samlet dataanalyse, muliggjøre sømløst samarbeid og rask skalering av AI- og maskinlæringsprosjekter. Plattformen lar organisasjoner integrere og prosessere store datasett, bygge og distribuere maskinlæringsmodeller og få handlingsrettet innsikt—alt i et sikkert og samarbeidsorientert miljø.
- Samlet analyse
- Integrer ETL, data engineering, data science og analyse på én plattform.
- Samarbeidsmiljø
- Legg til rette for samarbeid mellom dataingeniører, vitenskapsfolk og analytikere med delte notatbøker og verktøy.
- Skalerbar maskinlæring
- Bygg, tren og distribuer maskinlæringsmodeller i stor skala med bransjestandard rammeverk.
- Datavarehus
- Forenkle datavarehus og få tilgang til sanntidsanalyse med robuste datastyringsfunksjoner.
- Ende-til-ende sikkerhet
- Sikre sikkerhet, styring og samsvar på foretaksnivå for sensitive dataarbeidsflyter.
Hvordan AI-agenter drar nytte av Databricks
AI-agenter kan bruke Databricks til å automatisere og akselerere databehandling, modelltrening og sanntidsanalyse. Ved å integrere med Databricks får AI-agenter tilgang til skalerbare beregningsressurser, samarbeidsverktøy og omfattende datapipelines—noe som styrker deres evne til å generere innsikt, automatisere beslutninger og levere resultater i dynamiske forretningsmiljøer.