Agent AI dla Databricks MCP
Daj swoim agentom AI możliwość autonomicznego eksplorowania, rozumienia i zapytywania środowisk Databricks przy użyciu serwera Model Context Protocol (MCP). Wykorzystuj rozbudowane metadane Unity Catalog, zaawansowane śledzenie pochodzenia danych oraz analizę kodu, by generować precyzyjne zapytania SQL i uzyskiwać praktyczne wnioski z ekosystemu danych — bez ręcznej interwencji.
Autonomiczne odkrywanie danych i eksploracja pochodzenia
Pozwól agentowi AI samodzielnie eksplorować Unity Catalog Databricks, odkrywając katalogi, schematy, tabele oraz szczegółowe metadane kolumn. Serwer MCP umożliwia płynne gromadzenie kontekstu, głębokie śledzenie pochodzenia — w tym zależności kodu, notatników i zadań — oraz dostarcza praktycznych wniosków do precyzyjnego i zgodnego generowania SQL.
- Kompleksowa nawigacja po katalogu:
- Agenci mogą wyświetlać i opisywać katalogi Unity Catalog, schematy, tabele i kolumny, prezentując wszystkie metadane potrzebne do budowy zapytań.
- Automatyczne śledzenie pochodzenia:
- Śledź zależności tabel, notatników i zadań dla pełnej analizy wpływu i solidnego zarządzania danymi.
- Eksploracja na poziomie kodu:
- Agenci AI mogą identyfikować i analizować rzeczywisty kod oraz logikę biznesową odpowiadającą za transformacje i kontrole jakości danych.
- Semantyczny dostęp do metadanych:
- Korzystaj ze szczegółowych opisów na każdym poziomie — katalogu, schematu, tabeli i kolumny — dla lepszego kontekstu, przejrzystości i precyzji.
Inteligentne generowanie zapytań SQL
Przekształć metadane Databricks w praktyczne wnioski. Dzięki bogatemu kontekstowi dotyczącym struktury i relacji danych, agenci AI generują precyzyjne, semantycznie poprawne zapytania SQL — redukując błędy i przyspieszając analizy, zawsze z poszanowaniem zasad zarządzania danymi i uprawnień.
- Wykonywanie zapytań SQL:
- Agenci mogą wykonywać dowolne zapytania SQL w Databricks za pomocą SDK Databricks — idealne do ukierunkowanego pobierania danych i analiz.
- Wyniki zoptymalizowane pod LLM:
- Wszystkie narzędzia opisowe zwracają Markdown, zoptymalizowany pod parsowanie przez LLM i gromadzenie kontekstu.
- Operacje świadome uprawnień:
- Wszystkie zapytania i eksploracje respektują uprawnienia Unity Catalog i SQL Warehouse w Databricks, zapewniając bezpieczny dostęp do danych.
Operacjonalizacja zarządzania metadanymi z AI
Przyspieszaj procesy danych, integrując metadane jako kod — zarządzaj, automatyzuj i audytuj zasoby Unity Catalog przy użyciu Terraform, zapewniając bezpieczny, skalowalny dostęp dla produkcyjnych workflow AI. Zachowaj zgodność, możliwość audytu oraz płynną integrację z narzędziami takimi jak Cursor i Agent Composer.
- Bezpieczny, audytowalny dostęp:
- Wykorzystuj szczegółowe uprawnienia i dostęp oparty na tokenach do bezpiecznych, zgodnych operacji i prostych ścieżek audytu.
- Infrastruktura jako kod:
- Zarządzaj zasobami i metadanymi Unity Catalog programistycznie przy użyciu Terraform, zapewniając spójne, wersjonowane wdrożenia.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracji Databricks MCP
Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji Databricks MCP:
- list_uc_catalogs
Wyświetla wszystkie dostępne katalogi Unity Catalog wraz z ich nazwami, opisami i typami do odkrywania źródeł danych.
- describe_uc_catalog
Dostarcza podsumowanie wybranego katalogu Unity Catalog, wyświetlając wszystkie jego schematy z nazwami i opisami.
- describe_uc_schema
Podaje szczegółowe informacje o schemacie, w tym o jego tabelach, a opcjonalnie także o ich kolumnach.
- describe_uc_table
Dostarcza pełny opis tabeli Unity Catalog, w tym strukturę i informacje o pochodzeniu danych.
- execute_sql_query
Wykonuje zapytania SQL na hurtowni danych Databricks SQL, zwracając sformatowane wyniki.
Odblokuj moc eksploracji danych z AI
Daj swojemu zespołowi możliwość korzystania z metadanych Unity Catalog Databricks z agentami LLM, aby inteligentnie i autonomicznie odkrywać dane i generować zapytania. Doświadcz analizy pochodzenia danych i eksploracji kodu, by maksymalizować wartość swoich udokumentowanych zasobów.
Czym jest Databricks
Databricks to wiodąca globalna firma z branży danych, analityki i sztucznej inteligencji (AI), założona w 2013 roku przez twórców Apache Spark. Oferuje zintegrowaną platformę analityczną, która umożliwia organizacjom płynne łączenie inżynierii danych, data science, uczenia maszynowego i analityki. Databricks wspiera ponad 10 000 organizacji na całym świecie — w tym firmy z listy Fortune 500 — w zarządzaniu ogromnymi wolumenami danych, usprawnianiu procesów ETL i przyspieszaniu rozwoju oraz wdrażania rozwiązań AI. Platformę wyróżnia przestrzeń współpracy, która łączy inżynierów danych, naukowców i analityków biznesowych, napędzając innowacje i efektywność w podejmowaniu decyzji opartych na danych.
Możliwości
Co możemy zrobić z Databricks
Dzięki Databricks użytkownicy mogą wykorzystać moc zintegrowanej analityki danych, umożliwiając płynną współpracę i szybkie skalowanie projektów AI oraz uczenia maszynowego. Platforma pozwala na integrację i przetwarzanie dużych zbiorów danych, budowę i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz pozyskiwanie praktycznych wniosków — wszystko w bezpiecznym i współdzielonym środowisku.
- Zintegrowana analityka
- Integracja ETL, inżynierii danych, data science i analityki na jednej platformie.
- Przestrzeń współpracy
- Ułatwienie pracy zespołowej inżynierów danych, naukowców i analityków dzięki współdzielonym notatnikom i narzędziom.
- Skalowalne uczenie maszynowe
- Budowa, trenowanie i wdrażanie modeli machine learning z użyciem branżowych frameworków na dużą skalę.
- Hurtownia danych
- Uproszczenie hurtowni danych i dostęp do analiz w czasie rzeczywistym dzięki zaawansowanym możliwościom zarządzania.
- Bezpieczeństwo end-to-end
- Zapewnienie bezpieczeństwa klasy korporacyjnej, zarządzania i zgodności dla wrażliwych procesów danych.
Jak agenci AI korzystają z Databricks
Agenci AI mogą wykorzystywać Databricks do automatyzacji i przyspieszania przetwarzania danych, trenowania modeli oraz analiz w czasie rzeczywistym. Dzięki integracji z Databricks agenci AI zyskują dostęp do skalowalnych zasobów obliczeniowych, narzędzi współpracy i rozbudowanych pipeline'ów danych, zwiększając możliwości generowania wniosków, automatyzacji decyzji oraz dostarczania wartościowych rezultatów w dynamicznym środowisku biznesowym.