KI-Agent für Databricks MCP
Ermöglichen Sie Ihren KI-Agenten, Databricks-Umgebungen mithilfe des Model Context Protocol (MCP)-Servers eigenständig zu erkunden, zu verstehen und abzufragen. Nutzen Sie umfassende Unity Catalog-Metadaten, fortschrittliche Herkunftsnachverfolgung und Analysen auf Code-Ebene, um präzises SQL zu generieren und umsetzbare Einblicke aus Ihrem Daten-Ökosystem zu gewinnen – ganz ohne manuellen Aufwand.
Autonome Datenerkennung & Herkunftsanalyse
Lassen Sie Ihren KI-Agenten den Databricks Unity Catalog eigenständig erkunden und Kataloge, Schemata, Tabellen und umfangreiche Spaltenmetadaten aufdecken. Der MCP-Server ermöglicht nahtlose Kontextbeschaffung, tiefe Herkunftsnachverfolgung – einschließlich Code-, Notebook- und Job-Abhängigkeiten – und liefert umsetzbare Einblicke für präzise und regelkonforme SQL-Generierung.
- Umfassende Katalognavigation.
- Agenten können Unity Catalogs, Schemata, Tabellen und Spalten auflisten und beschreiben, um sämtliche Metadaten für die Abfragekonstruktion nutzbar zu machen.
- Automatisierte Herkunftsanalyse.
- Verfolgen Sie Tabellen-, Notebook- und Job-Abhängigkeiten für vollständige Auswirkungsanalysen und robuste Data Governance.
- Erkundung auf Code-Ebene.
- KI-Agenten identifizieren und analysieren den tatsächlichen Code und die Geschäftslogik, die für Daten-Transformationen und Qualitätskontrollen verantwortlich sind.
- Semantischer Metadatenzugriff.
- Nutzen Sie detaillierte Beschreibungen auf allen Ebenen – Katalog, Schema, Tabelle und Spalte – für mehr Kontext, Klarheit und Genauigkeit.
Intelligente SQL-Generierung
Verwandeln Sie Ihre Databricks-Metadaten in umsetzbare Erkenntnisse. Mit umfassendem Kontext zur Struktur und zu den Beziehungen Ihrer Daten generieren KI-Agenten exaktes, semantisch korrektes SQL – reduzieren Sie Fehler und beschleunigen Sie Analysen, bei voller Einhaltung von Data Governance und Berechtigungen.
- SQL-Abfragen ausführen.
- Agenten können beliebiges SQL mit dem Databricks SDK gegen Databricks ausführen – ideal für gezielte Datenabfragen und Analysen.
- LLM-optimierte Ausgabe.
- Alle beschreibenden Tools liefern Markdown, optimiert für LLM-Parsing und Kontextsammlung.
- Berechtigungsbewusste Operationen.
- Alle Abfragen und Erkundungen berücksichtigen Databricks Unity Catalog- und SQL Warehouse-Berechtigungen für sicheren Datenzugriff.
KI-gesteuertes Metadatenmanagement operationalisieren
Beschleunigen Sie Ihre Daten-Workflows, indem Sie Metadaten als Code integrieren – verwalten, automatisieren und auditieren Sie Unity Catalog-Assets mit Terraform und bieten Sie gleichzeitig sicheren, skalierbaren Zugang für produktive KI-Workflows. Sorgen Sie für Compliance, Nachvollziehbarkeit und nahtlose Integration mit Tools wie Cursor und Agent Composer.
- Sicherer, auditierbarer Zugang.
- Nutzen Sie fein abgestufte Berechtigungen und tokenbasierten Zugang für sichere, regelkonforme Abläufe und einfache Audit Trails.
- Infrastruktur als Code.
- Verwalten Sie Unity Catalog-Assets und Metadaten programmatisch mit Terraform für konsistente, versionierte Bereitstellungen.
MCP-INTEGRATION
Verfügbare Databricks MCP-Integrationstools
Folgende Tools stehen im Rahmen der Databricks MCP-Integration zur Verfügung:
- list_uc_catalogs
Listet alle verfügbaren Unity Catalogs mit Namen, Beschreibungen und Typen zur Datenquellenerkennung auf.
- describe_uc_catalog
Bietet eine Zusammenfassung eines bestimmten Unity Catalogs und listet alle zugehörigen Schemata mit deren Namen und Beschreibungen auf.
- describe_uc_schema
Gibt detaillierte Informationen zu einem Schema, einschließlich seiner Tabellen und optional deren Spalten.
- describe_uc_table
Liefert eine umfassende Beschreibung einer Unity Catalog-Tabelle, einschließlich Struktur- und Herkunftsinformationen.
- execute_sql_query
Führt SQL-Abfragen gegen das Databricks SQL Warehouse aus und liefert formatierte Ergebnisse zurück.
Entfesseln Sie die Kraft KI-gestützter Datenerkundung
Ermöglichen Sie Ihrem Team, Databricks Unity Catalog-Metadaten mit LLM-Agenten zu nutzen – für intelligentere, autonome Datenerkennung und Abfragegenerierung. Erleben Sie nahtlose Herkunftsanalyse und Code-Erkundung, um den Wert Ihrer dokumentierten Assets zu maximieren.
Was ist Databricks
Databricks ist ein weltweit führendes Unternehmen für Daten, Analytik und künstliche Intelligenz (KI), gegründet 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark. Das Unternehmen bietet eine einheitliche Analyseplattform, die Organisationen eine nahtlose Integration von Data Engineering, Data Science, Machine Learning und Analytik ermöglicht. Mehr als 10.000 Unternehmen weltweit – darunter Fortune-500-Unternehmen – nutzen Databricks, um riesige Datenmengen zu verwalten, ETL-Prozesse zu optimieren und KI-Lösungen schnell zu entwickeln und bereitzustellen. Die Plattform ist bekannt für ihren kollaborativen Arbeitsbereich, der die Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Data Scientists und Business Analysts fördert und Innovation sowie Effizienz bei datenbasierten Entscheidungen vorantreibt.
Fähigkeiten
Was wir mit Databricks tun können
Mit Databricks können Anwender die Kraft einheitlicher Datenanalysen nutzen, nahtlos zusammenarbeiten und KI- sowie Machine-Learning-Projekte schnell skalieren. Die Plattform ermöglicht Organisationen, große Datensätze zu integrieren und zu verarbeiten, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen – alles in einer sicheren und kollaborativen Umgebung.
- Unified Analytics
- Integrieren Sie ETL, Data Engineering, Data Science und Analytik auf einer Plattform.
- Kollaborativer Arbeitsbereich
- Ermöglichen Sie Teamarbeit zwischen Data Engineers, Scientists und Analysts mit gemeinsamen Notebooks und Tools.
- Skalierbares Machine Learning
- Entwickeln, trainieren und deployen Sie Machine-Learning-Modelle im großen Maßstab mit Industriestandards.
- Data Warehousing
- Vereinfachen Sie Data Warehousing und erhalten Sie Echtzeit-Analysen mit robusten Datenmanagementfunktionen.
- End-to-End-Sicherheit
- Sorgen Sie für unternehmensweite Sicherheit, Governance und Compliance für sensible Daten-Workflows.
Wie KI-Agenten von Databricks profitieren
KI-Agenten können Databricks nutzen, um Datenverarbeitung, Modelltraining und Echtzeitanalysen zu automatisieren und zu beschleunigen. Durch die Integration mit Databricks erhalten KI-Agenten Zugang zu skalierbaren Rechenressourcen, kollaborativen Tools und umfangreichen Datenpipelines. Dies erhöht ihre Fähigkeit, Erkenntnisse zu generieren, Entscheidungen zu automatisieren und wirkungsvolle Ergebnisse in dynamischen Geschäftsumgebungen zu liefern.