Minimalistyczna ilustracja integracji serwera Databricks

Agent AI dla Databricks MCP

Odblokuj płynny dostęp do Databricks w naturalnym języku dzięki serwerowi Model Context Protocol (MCP). Zadawaj zapytania do magazynów SQL Databricks, zarządzaj zadaniami i monitoruj ich status bezpośrednio przez inteligentnego agenta AI. Usprawnij analitykę, automatyzuj raportowanie i umożliwiaj zespołowi interakcję z Databricks za pomocą poleceń konwersacyjnych — wszystko przy zachowaniu wysokiego poziomu bezpieczeństwa i łatwej konfiguracji.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Minimalistyczna ilustracja interakcji SQL z Databricks

Dostęp do Databricks w naturalnym języku

Pozwól swojemu zespołowi komunikować się z Databricks w prostym języku. Uruchamiaj zapytania SQL, wyświetlaj listę zadań i sprawdzaj statusy natychmiast, eliminując bariery techniczne i przyspieszając decyzje oparte na danych.

Uruchamiaj zapytania SQL.
Wykonuj polecenia SQL na magazynach SQL Databricks bezpośrednio za pomocą poleceń konwersacyjnych.
Lista zadań Databricks.
Szybko pobieraj i wyświetlaj wszystkie zadania skonfigurowane w Twoim workspace Databricks, by mieć pełny wgląd.
Sprawdzanie statusu zadania.
Uzyskaj bieżący status dowolnego zadania Databricks według ID, zapewniając natychmiastowy monitoring i rozwiązywanie problemów.
Szczegóły zadania na żądanie.
Uzyskaj dostęp do pełnych metadanych zadania, historii uruchomień i szczegółów konfiguracji każdego zadania w swoim workspace.
Minimalistyczna ilustracja bezpiecznej konfiguracji

Bezproblemowa integracja i solidne bezpieczeństwo

Skonfiguruj w kilka minut dzięki bezpiecznej autoryzacji za pomocą tokenów dostępu osobistego Databricks. Serwer MCP chroni Twoje dane uwierzytelniające i nigdy nie ujawnia wrażliwych informacji. Zaprojektowany z myślą o prywatności i niezawodności na poziomie korporacyjnym.

Bezpieczeństwo oparte na tokenach.
Uwierzytelniaj się w Databricks za pomocą bezpiecznych tokenów dostępu osobistego, nigdy nie ujawniając danych logowania.
Izolacja środowiska.
Przechowuj wszystkie wrażliwe konfiguracje w plikach środowiskowych, zapewniając ochronę workspace i zgodność z regulacjami.
Szybkie wdrożenie.
Wdróż serwer MCP błyskawicznie kilkoma poleceniami i zacznij korzystać z Databricks konwersacyjnie.
Minimalistyczna ilustracja automatyzacji AI

Automatyzacja AI dla przepływów danych

Wykorzystaj automatyzację opartą na AI do analityki, raportowania i zarządzania zadaniami. Używaj LLM do interpretowania złożonych zapytań, uruchamiania zadań i otrzymywania aktualizacji statusu — wszystko przez jeden interfejs konwersacyjny.

Konwersacyjna analityka.
Zadawaj pytania w naturalnym języku i uzyskuj natychmiastowe, wartościowe wnioski z danych w Databricks.
Automatyczne raportowanie.
Planuj i uruchamiaj raporty bezpośrednio z poziomu agenta AI, oszczędzając czas i zmniejszając ilość pracy ręcznej.

INTEGRACJA MCP

Dostępne narzędzia integracji Databricks MCP

Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji Databricks MCP:

run_sql_query

Wykonuj zapytania SQL na swoim magazynie SQL Databricks, aby analizować i pobierać dane.

list_jobs

Wyświetl wszystkie dostępne zadania Databricks w swoim workspace, aby monitorować i zarządzać przepływami pracy.

get_job_status

Sprawdź status konkretnego zadania Databricks, podając jego ID.

get_job_details

Pobierz szczegółowe informacje o wybranym zadaniu Databricks, korzystając z jego ID.

Połącz swoje LLM z Databricks natychmiast

Wykorzystaj serwer Databricks MCP, by wzbogacić swoje LLM o zapytania SQL w czasie rzeczywistym, zarządzanie zadaniami i płynną integrację z Databricks. Rozpocznij w kilka minut i odblokuj nowe przepływy pracy z AI!

Zrzut ekranu strony głównej Databricks

Czym jest Databricks

Databricks to wiodąca platforma chmurowa zaprojektowana do łączenia rozwiązań z zakresu danych, analityki i sztucznej inteligencji (AI) dla przedsiębiorstw. Założona przez twórców Apache Spark, Databricks zapewnia wspólną przestrzeń roboczą, która umożliwia inżynierom danych, naukowcom i analitykom współpracę bez przeszkód. Platforma obsługuje szeroki zakres zadań związanych z przetwarzaniem danych, w tym ETL, hurtownie danych, uczenie maszynowe oraz analitykę w czasie rzeczywistym. Architektura 'lakehouse' w Databricks łączy najlepsze cechy jezior danych oraz hurtowni, oferując wysoką wydajność, niezawodność, silne zarządzanie oraz otwartą współpracę. Organizacje wykorzystują Databricks do budowy, wdrażania i zarządzania aplikacjami opartymi na danych na dużą skalę, przyspieszając innowacje i dostarczając szybciej wnioski.

Możliwości

Co możemy zrobić z Databricks

Dzięki Databricks możesz korzystać z ujednoliconego środowiska do zaawansowanej analityki, usprawnienia przepływów inżynierii danych oraz przyspieszenia inicjatyw związanych z uczeniem maszynowym. Platforma oferuje solidne narzędzia do wspólnej analizy danych, przetwarzania danych na dużą skalę oraz automatyzacji pipeline'ów — przy jednoczesnym zapewnieniu bezpiecznego i zarządzanego dostępu do danych w całej organizacji.

Analityka zespołowa
Pracuj wspólnie nad projektami danych w notatnikach i współdzielonych workspace'ach.
Zunifikowana inżynieria danych
Buduj, harmonogramuj i monitoruj pipeline'y ETL łatwo i na dużą skalę.
Rozwój modeli AI/ML
Trenuj i wdrażaj modele uczenia maszynowego z użyciem zintegrowanych narzędzi MLOps.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Pobieraj, przetwarzaj i analizuj dane strumieniowe, aby uzyskiwać wnioski na bieżąco.
Otwarta i bezpieczna architektura
Integruj z popularnymi frameworkami open-source i stosuj zabezpieczenia na poziomie korporacyjnym.
zwektoryzowany serwer i agent AI

Czym jest Databricks

Databricks wspiera agentów AI, zapewniając skalowalną, niezawodną platformę do dostępu, przetwarzania i analizy ogromnych ilości danych. Agenci AI mogą wykorzystywać ujednolicone środowisko Databricks do automatyzacji przygotowania danych, trenowania zaawansowanych modeli uczenia maszynowego i płynnego wdrażania rozwiązań. Współdzielone funkcje oraz otwarta architektura platformy pozwalają agentom integrować się z różnymi narzędziami i frameworkami, zwiększając ich możliwości uczenia się i adaptacji przy zapewnieniu bezpieczeństwa i zgodności danych.