Databricks Genie MCP-server

Wat doet de “Databricks Genie” MCP-server?

De Databricks Genie MCP-server is een Model Context Protocol (MCP)-server die is ontworpen om AI-assistenten en de Databricks Genie API met elkaar te verbinden. Deze integratie stelt grote taalmodellen (LLM’s) in staat om met Databricks-omgevingen te communiceren via natuurlijke taal. Via de server kunnen LLM’s acties uitvoeren zoals het opvragen van Genie spaces, ophalen van werkplekinformatie, starten en beheren van Genie-gesprekken en uitvoeren van SQL-query’s—allemaal via gestandaardiseerde MCP-tools. Door als connector te fungeren, stelt de Databricks Genie MCP-server ontwikkelaars in staat hun workflows te verrijken met conversatiële data-exploratie, directe SQL-query’s en soepele interactie met Databricks-conversatieagents, waardoor datagedreven ontwikkeling en analyse worden gestroomlijnd.

Lijst van prompts

Er zijn geen expliciete prompttemplates gedocumenteerd in de repository.

Lijst van resources

Er worden geen expliciete resources beschreven in de repository.

Lijst van tools

• get_genie_space_id()
  Lijst beschikbare Genie space-ID’s en titels in je Databricks-werkplek op.
• get_space_info(space_id: str)
  Haalt de titel en beschrijvingsmetadata van een opgegeven Genie space op.
• ask_genie(space_id: str, question: str)
  Start een nieuw Genie-gesprek met een natuurlijke taalvraag en retourneert de SQL en resultaat-tabellen.
• follow_up(space_id: str, conversation_id: str, question: str)
  Zet een bestaand Genie-gesprek voort met een vervolgvraag.

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• Conversatiële data-exploratie
  Ontwikkelaars en analisten kunnen met natuurlijke taal interactief Databricks-data bevragen via Genie, waardoor data-analyse toegankelijker en intuïtiever wordt.
• Geautomatiseerde SQL-querygeneratie
  De server zet natuurlijke taalvragen om in SQL-statements, voert ze uit op Genie spaces en retourneert gestructureerde resultaten, wat tijd bespaart en fouten vermindert.
• Ophalen van werkplekinformatie
  Haal eenvoudig metadata (titels, beschrijvingen) op over Genie spaces om beschikbare dataresources te begrijpen en te documenteren.
• Gespreksbeheer
  Behoud context over meerstapsgesprekken, waardoor complexe analytische workflows mogelijk zijn waarbij vragen voortbouwen op eerdere antwoorden.
• Integratie met AI-assistenten
  Voeg moeiteloos Databricks Genie-mogelijkheden toe aan AI-gestuurde IDE’s of chatinterfaces, waardoor data science-workflows binnen vertrouwde tools worden gestroomlijnd.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg ervoor dat Python 3.7+ op je systeem is geïnstalleerd.
2. Clone de Databricks Genie MCP-repository en installeer de afhankelijkheden.
3. Maak een .env-bestand aan met je Databricks-inloggegevens (DATABRICKS_HOST en DATABRICKS_TOKEN).
4. Voeg in je Windsurf-configuratie de MCP-server toe met het volgende JSON-fragment:

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

5. Herstart Windsurf en controleer of de server verschijnt in je beschikbare MCP-servers.
6. API-sleutels beveiligen:
   Gebruik omgevingsvariabelen om inloggegevens veilig te houden. Voorbeeld:

   {
     "env": {
       "DATABRICKS_HOST": "your-databricks-instance.cloud.databricks.com",
       "DATABRICKS_TOKEN": "your-personal-access-token"
     },
     "inputs": {}
   }
   

Claude

1. Installeer Python 3.7+ en afhankelijkheden uit de repo.
2. Configureer .env met je Databricks-host en token.
3. Voer vanuit je projectmap uit:

   mcp install main.py
   

4. Open Claude Desktop, ga naar Resources → Resource toevoegen, en selecteer je Genie MCP-server.
5. Begin met chatten met je Databricks-data.

Cursor

1. Zorg dat aan alle vereisten en afhankelijkheden is voldaan en .env is geconfigureerd.
2. Voeg het volgende toe aan je Cursor-configuratie:

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

3. Sla de configuratie op en herstart Cursor.
4. Controleer de serververbinding en zorg dat de omgevingsvariabelen zijn ingesteld zoals hierboven getoond.

Cline

1. Installeer Python 3.7+, clone de repo en stel je .env in.
2. Voeg de MCP-server toe in je Cline-configuratie:

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

3. Herstart Cline en verifieer dat de MCP-server actief is.
4. Gebruik omgevingsvariabelen om je inloggegevens te beschermen.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “databricks-genie” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

De Databricks Genie MCP-server biedt een praktische brug tussen Databricks en LLM’s, met duidelijke installatie-instructies en tooling. Er ontbreken echter prompttemplates, expliciete resources en documentatie over geavanceerde MCP-functies zoals sampling of roots. De kernhulpmiddelen zijn goed gedefinieerd en nuttig voor Databricks-gebruikers. Al met al scoort het bovengemiddeld maar zou het profiteren van rijkere MCP-featuretoepassing.

MCP-score