AI-agent til Databricks MCP
Giv dine AI-agenter mulighed for selvstændigt at udforske, forstå og forespørge i Databricks-miljøer ved hjælp af Model Context Protocol (MCP)-serveren. Udnyt omfattende Unity Catalog-metadata, avanceret stamtavleanalyse og kodebaseret analyse til at generere præcis SQL og opnå handlingsrettet indsigt fra dit dataøkosystem – helt uden manuel indgriben.
Autonom Dataopdagelse & Stamtavleanalyse
Lad din AI-agent selvstændigt udforske Databricks Unity Catalog og afdække kataloger, skemaer, tabeller og detaljeret kolonnemetadata. MCP-serveren muliggør problemfri kontekstindsamling, dybdegående stamtavletracing – inkl. kode, notebooks og jobafhængigheder – og leverer handlingsrettet indsigt til præcis og compliant SQL-generering.
- Omfattende Katalognavigation.
- Agenter kan liste og beskrive Unity Catalogs, skemaer, tabeller og kolonner og fremhæver al metadata til brug for forespørgselskonstruktion.
- Automatiseret Stamtavleanalyse.
- Spor tabel-, notebook- og jobafhængigheder for fuld konsekvensanalyse og robust datastyring.
- Kodebaseret Udforskning.
- AI-agenter kan identificere og analysere den faktiske kode og forretningslogik, der står bag datatransformationer og kvalitetskontrol.
- Semantisk Metadata-adgang.
- Udnyt detaljerede beskrivelser på alle niveauer – katalog, skema, tabel og kolonne – for større kontekst, klarhed og nøjagtighed.
Intelligent SQL-generering
Omsæt dine Databricks-metadata til brugbar indsigt. Med fyldig kontekst om datastruktur og relationer genererer AI-agenter nøjagtig, semantisk korrekt SQL – reducerer fejl og fremskynder analyse, alt imens datastyring og tilladelser respekteres.
- Kør SQL-forespørgsler.
- Agenter kan køre vilkårlige SQL-forespørgsler mod Databricks via Databricks SDK – ideelt til målrettet dataudtræk og analyse.
- LLM-optimeret output.
- Alle beskrivelsesværktøjer returnerer Markdown, optimeret til LLM-fortolkning og kontekstindsamling.
- Tilladelsesbevidste operationer.
- Alle forespørgsler og undersøgelser respekterer Databricks Unity Catalog- og SQL Warehouse-tilladelser for sikker dataadgang.
Operationalisér AI-drevet Metadata Management
Accelerér dine dataarbejdsgange ved at integrere metadata som kode – administrer, automatisér og auditér Unity Catalog-aktiver med Terraform, og giv sikker, skalerbar adgang til produktions-AI-arbejdsgange. Sikr compliance, auditspor og problemfri integration med værktøjer som Cursor og Agent Composer.
- Sikker, auditerbar adgang.
- Udnyt detaljerede tilladelser og token-baseret adgang for sikker, compliant drift og nemme audit logs.
- Infrastruktur som kode.
- Administrér Unity Catalog-aktiver og metadata programmæssigt med Terraform for konsistente, versionerede udrulninger.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Databricks MCP-integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Databricks MCP-integrationen:
- list_uc_catalogs
Lister alle tilgængelige Unity Catalogs med navne, beskrivelser og typer til datakildeopdagelse.
- describe_uc_catalog
Giver et overblik over et specifikt Unity Catalog og lister alle dets skemaer med navne og beskrivelser.
- describe_uc_schema
Giver detaljerede oplysninger om et skema, inklusiv dets tabeller og eventuelt deres kolonner.
- describe_uc_table
Leverer en omfattende beskrivelse af en Unity Catalog-tabel, inklusiv struktur og lineage-information.
- execute_sql_query
Udfører SQL-forespørgsler mod Databricks SQL warehouse og returnerer formaterede resultater.
Lås op for AI-drevet dataopdagelse
Giv dit team mulighed for at udnytte Databricks Unity Catalog-metadata med LLM-agenter til smartere, autonom dataopdagelse og forespørgselsgenerering. Oplev problemfri analyse af data lineage og kodeudforskning – og maksimer værdien af dine dokumenterede aktiver.
Hvad er Databricks
Databricks er en førende global data-, analyse- og kunstig intelligens (AI)-virksomhed grundlagt i 2013 af de oprindelige skabere af Apache Spark. Virksomheden tilbyder en samlet analyseplatform, der gør det muligt for organisationer at integrere data engineering, data science, machine learning og analyse problemfrit. Databricks hjælper mere end 10.000 organisationer verden over – inklusive Fortune 500-virksomheder – med at håndtere enorme datamængder, strømline ETL-processer og accelerere udviklingen og implementeringen af AI-løsninger. Platformen er kendt for sit samarbejdsrum, der bygger bro mellem data engineers, data scientists og business analysts, og dermed driver innovation og effektivitet i datadrevne beslutningsprocesser.
Funktionalitet
Hvad vi kan gøre med Databricks
Med Databricks kan brugere udnytte kraften i samlet dataanalyse, hvilket muliggør problemfrit samarbejde og hurtig skalering af AI- og machine learning-projekter. Platformen gør det muligt for organisationer at integrere og bearbejde store datasæt, bygge og implementere machine learning-modeller og opnå handlingsrettet indsigt – alt sammen i et sikkert og samarbejdende miljø.
- Unified Analytics
- Integrér ETL, data engineering, data science og analyse på én platform.
- Samarbejdsrum
- Understøt teamwork mellem data engineers, scientists og analytikere med delte notebooks og værktøjer.
- Skalerbar Machine Learning
- Byg, træn og implementér machine learning-modeller i stor skala med standard-frameworks.
- Data Warehousing
- Gør datalagring enkel og få adgang til realtidsanalyse med robuste datastyringsfunktioner.
- End-to-End Sikkerhed
- Sikr sikkerhed på enterprise-niveau, governance og compliance for følsomme dataarbejdsgange.
Sådan gavner AI-agenter af Databricks
AI-agenter kan udnytte Databricks til at automatisere og accelerere databehandling, modeltræning og realtidsanalyse. Ved at integrere med Databricks får AI-agenter adgang til skalerbare computekapaciteter, samarbejdsværktøjer og omfattende datapipelines, hvilket styrker deres evne til at generere indsigter, automatisere beslutninger og levere effektfulde resultater i dynamiske forretningsmiljøer.