Databricks MCP Server

Wat doet de “Databricks” MCP Server?

De Databricks MCP Server fungeert als een Model Context Protocol (MCP) server die AI-assistenten direct verbindt met Databricks-omgevingen, met een specifieke focus op het benutten van Unity Catalog (UC) metadata. De primaire functie is het AI-agenten in staat stellen om autonoom toegang te krijgen tot, inzicht te krijgen in, en te interacteren met Databricks data-assets. De server biedt tools waarmee agenten UC-metadata kunnen verkennen, datastructuren begrijpen en SQL-query’s uitvoeren. Dit stelt AI-agenten in staat om data-gerelateerde vragen te beantwoorden, databasequery’s uit te voeren en complexe data-aanvragen zelfstandig te vervullen, zonder handmatige tussenkomst bij elke stap. Door gedetailleerde metadata toegankelijk en bruikbaar te maken, verbetert de Databricks MCP Server AI-gedreven ontwikkelworkflows en ondersteunt het intelligente data-verkenning en -beheer op Databricks.

Lijst van Prompts

Er worden geen specifieke prompt-templates vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er wordt geen expliciete lijst van MCP-resources verstrekt in de repository of documentatie.

Lijst van Tools

De volgende tools en functies worden in de documentatie beschreven als beschikbaar:

• Verken Unity Catalog Metadata
  Hiermee kunnen AI-agenten de Databricks Unity Catalog metadata verkennen, waaronder catalogs, schemas, tabellen en kolommen.
• Begrijp Datastructuren
  Stelt agenten in staat om de structuur van Databricks-datasets te begrijpen, wat resulteert in nauwkeurigere SQL-queryconstructies.
• Voer SQL-query’s uit
  Biedt AI-agenten de mogelijkheid om SQL-query’s op Databricks uit te voeren, ter ondersteuning van diverse data-aanvragen en analyses.
• Autonome Agent-acties
  Ondersteunt agent-modi waarin de AI zelfstandig verzoeken kan afhandelen en complexe, meerstaps datataken kan uitvoeren.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Database Metadata-ontdekking
  AI-agenten kunnen autonoom de Databricks Unity Catalog metadata verkennen om data-assets en relaties te begrijpen zonder handmatige opzoekingen.
• Geautomatiseerde SQL-querybouw
  Agenten gebruiken metadata om automatisch SQL-query’s te bouwen en uit te voeren, afgestemd op gebruikersbehoeften of analytische taken.
• Ondersteuning bij Data-documentatie
  Door gebruik te maken van UC-metadata kan AI helpen bij het documenteren van data-assets of het controleren van de volledigheid en juistheid van documentatie.
• Intelligente Data-verkenning
  Ontwikkelaars kunnen de MCP-server inzetten om AI-agenten ad-hoc datavragen te laten beantwoorden of verkennende data-analyses te laten uitvoeren.
• Complexe Taakautomatisering
  Dankzij de agent-modus kan AI meerdere stappen aan elkaar koppelen, zoals data ontdekken, query’s uitvoeren en resultaten retourneren, geheel zonder menselijke tussenkomst.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er zijn geen Windsurf-specifieke installatie-instructies of JSON-fragmenten verstrekt.

Claude

Er zijn geen Claude-specifieke installatie-instructies of JSON-fragmenten verstrekt.

Cursor

De repository vermeldt integratie met Cursor:

1. Zorg dat je Python en de benodigde afhankelijkheden hebt geïnstalleerd.
2. Clone de repository en installeer de vereisten uit requirements.txt.
3. Zoek de configuratiebestanden voor MCP-servers in Cursor.
4. Voeg de Databricks MCP Server toe aan het mcpServers-object:

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

5. Sla je configuratie op en herstart Cursor indien nodig.

API-sleutels beveiligen met behulp van omgevingsvariabelen (voorbeeld):

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

Cline

Er zijn geen Cline-specifieke installatie-instructies of JSON-fragmenten verstrekt.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

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

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “databricks-mcp” te vervangen door je daadwerkelijke MCP-servernaam en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie is de Databricks MCP Server goed toegespitst op Databricks/UC-integratie en agentische AI-workflows, maar ontbreken expliciete prompt-templates, resource-lijsten en vermeldingen van roots of sampling features. De installatie- en toolbeschrijvingen zijn duidelijk voor Cursor, maar minder voor andere platforms.

Onze mening

De MCP-server is gefocust en nuttig voor Databricks + AI-automatisering, maar zou baat hebben bij explicietere documentatie rond prompts, resources en multi-platform installatie. Voor wie Databricks/UC-integratie zoekt, is het een solide en praktische oplossing.

MCP Score