Databricks MCP-server

Hva gjør “Databricks” MCP-serveren?

Databricks MCP-serveren fungerer som en Model Context Protocol (MCP) server som kobler AI-assistenter direkte til Databricks-miljøer, med spesielt fokus på å utnytte Unity Catalog (UC) metadata. Hovedfunksjonen er å gjøre det mulig for AI-agenter å få autonom tilgang til, forstå og samhandle med Databricks-dataressurser. Serveren tilbyr verktøy som lar agenter utforske UC-metadata, forstå datastrukturer og kjøre SQL-spørringer. Dette gir AI-agenter mulighet til å besvare datarelaterte spørsmål, utføre databasespørringer og løse komplekse dataforespørsler selvstendig, uten behov for manuell inngripen ved hvert trinn. Ved å gjøre detaljert metadata tilgjengelig og handlingsdyktig, forbedrer Databricks MCP-serveren AI-drevne utviklingsarbeidsflyter og støtter intelligent datautforskning og -forvaltning på Databricks.

Liste over promptmaler

Ingen spesifikke promptmaler er nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitt liste over MCP-ressurser er oppgitt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Følgende verktøy og funksjoner beskrives i dokumentasjonen som tilgjengelige:

• Utforske Unity Catalog-metadata
  Lar AI-agenter utforske Databricks Unity Catalog metadata, inkludert kataloger, skjemaer, tabeller og kolonner.
• Forstå datastrukturer
  Gjør det mulig for agenter å forstå strukturen til Databricks-datasett, noe som gir mer presis SQL-spørringskonstruksjon.
• Kjøre SQL-spørringer
  Gir AI-agenter mulighet til å kjøre SQL-spørringer på Databricks, og støtter ulike dataforespørsler og analyser.
• Autonome agenthandlinger
  Støtter agentmoduser der AI kan iterere gjennom forespørsler og utføre komplekse, flertrinns dataoppgaver selvstendig.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Database-metadataoppdagelse
  AI-agenter kan autonomt utforske Databricks Unity Catalog-metadata for å forstå dataressurser og relasjoner uten manuell oppslag.
• Automatisert bygging av SQL-spørringer
  Agenter bruker metadata til automatisk å bygge og kjøre SQL-spørringer tilpasset brukerbehov eller analytiske oppgaver.
• Hjelp til datadokumentasjon
  Ved å utnytte UC-metadata kan AI bistå med å dokumentere dataressurser eller verifisere dokumentasjonens fullstendighet og nøyaktighet.
• Intelligent datautforskning
  Utviklere kan bruke MCP-serveren til å få AI-agenter til å besvare ad hoc-dataforespørsler eller utføre utforskende dataanalyse.
• Kompleks automatisering av oppgaver
  Serverens agentmodus lar AI sette sammen flere trinn, som å oppdage data, kjøre spørringer og returnere resultater, alt uten menneskelig inngripen.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen Windsurf-spesifikke oppsettinstruksjoner eller JSON-snutter er oppgitt.

Claude

Ingen Claude-spesifikke oppsettinstruksjoner eller JSON-snutter er oppgitt.

Cursor

Depotet nevner integrasjon med Cursor:

1. Sørg for at du har Python og nødvendige avhengigheter installert.
2. Klon depotet og installer kravene fra requirements.txt.
3. Finn konfigurasjonsfiler for MCP-servere i Cursor.
4. Legg til Databricks MCP-serveren i mcpServers-objektet:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Cursor på nytt om nødvendig.

Sikre API-nøkler med miljøvariabler (eksempel):

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

Cline

Ingen Cline-spesifikke oppsettinstruksjoner eller JSON-snutter er oppgitt.

Slik bruker du denne MCP-serveren i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “databricks-mcp” til ditt faktiske MCP-servernavn og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon er Databricks MCP-serveren godt tilpasset for Databricks/UC-integrasjon og agentbaserte AI-arbeidsflyter, men mangler eksplisitte promptmaler, ressurslister og omtale av røtter eller sampling-funksjoner. Oppsett- og verktøybeskrivelser er tydelige for Cursor, men mindre for andre plattformer.

Vår mening

MCP-serveren er fokusert og nyttig for Databricks + AI-automatisering, men ville hatt nytte av mer eksplisitt dokumentasjon rundt promptmaler, ressurser og flerplattform-oppsett. For de som ønsker Databricks/UC-integrasjon, er det en solid og praktisk løsning.

MCP-score