Serwer Databricks MCP

Co robi serwer “Databricks” MCP?

Serwer Databricks MCP (Model Context Protocol) to wyspecjalizowane narzędzie, które łączy asystentów AI z platformą Databricks, umożliwiając płynną interakcję z zasobami Databricks za pośrednictwem interfejsów opartych na języku naturalnym. Serwer ten działa jako most pomiędzy dużymi modelami językowymi (LLM) a API Databricks, pozwalając LLM na wykonywanie zapytań SQL, listowanie zadań, pobieranie statusów zadań oraz uzyskiwanie szczegółowych informacji o zadaniach. Udostępniając te możliwości za pomocą protokołu MCP, serwer Databricks MCP umożliwia programistom i agentom AI automatyzację przepływów danych, zarządzanie zadaniami Databricks oraz usprawnienie operacji bazodanowych, podnosząc wydajność w środowiskach rozwoju opartych na danych.

Lista promptów

W repozytorium nie opisano szablonów promptów.

Gotowy na rozwój swojej firmy?

Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.

Poproś o demo Zaloguj się

Lista zasobów

W repozytorium nie umieszczono jawnych zasobów.

Lista narzędzi

• run_sql_query(sql: str)
  Wykonywanie zapytań SQL na hurtowni SQL Databricks.
• list_jobs()
  Lista wszystkich zadań Databricks w workspace.
• get_job_status(job_id: int)
  Pobranie statusu konkretnego zadania Databricks na podstawie jego ID.
• get_job_details(job_id: int)
  Uzyskanie szczegółowych informacji o wybranym zadaniu Databricks.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyzacja zapytań do bazy danych
  Umożliwienie LLM-om i użytkownikom uruchamiania zapytań SQL na hurtowniach Databricks bezpośrednio z konwersacyjnych interfejsów, usprawniając przepływy analizy danych.
• Zarządzanie zadaniami
  Listowanie i monitorowanie zadań Databricks, pomagając użytkownikom śledzić bieżące lub zaplanowane zadania w swoim workspace.
• Śledzenie statusu zadań
  Szybkie pobieranie statusu konkretnych zadań Databricks, umożliwiając efektywny monitoring i rozwiązywanie problemów.
• Szczegółowa inspekcja zadań
  Dostęp do dogłębnych informacji o zadaniach Databricks, ułatwiając debugowanie i optymalizację pipeline’ów ETL lub zadań wsadowych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Python 3.7+ jest zainstalowany, a dane uwierzytelniające do Databricks są dostępne.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj wymagania poleceniem pip install -r requirements.txt.
3. Utwórz plik .env z danymi uwierzytelniającymi Databricks.
4. Dodaj Databricks MCP Server do swojej konfiguracji Windsurf:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj konfigurację, uruchamiając testowe zapytanie.

Przykład zabezpieczenia kluczy API:

{
  "mcpServers": {
    "databricks": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"],
      "env": {
        "DATABRICKS_HOST": "${DATABRICKS_HOST}",
        "DATABRICKS_TOKEN": "${DATABRICKS_TOKEN}",
        "DATABRICKS_HTTP_PATH": "${DATABRICKS_HTTP_PATH}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Pythona 3.7+ i sklonuj repozytorium.
2. Skonfiguruj plik .env z danymi uwierzytelniającymi Databricks.
3. Skonfiguruj interfejs MCP Claude’a:

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

4. Zrestartuj Claude i zweryfikuj połączenie.

Cursor

1. Sklonuj repozytorium i skonfiguruj środowisko Pythona.
2. Zainstaluj zależności i utwórz plik .env z danymi uwierzytelniającymi.
3. Dodaj serwer do konfiguracji Cursor:

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

4. Zapisz konfigurację i przetestuj połączenie.

Cline

1. Przygotuj Pythona i dane uwierzytelniające jak wyżej.
2. Sklonuj repozytorium, zainstaluj wymagania i skonfiguruj .env.
3. Dodaj wpis serwera MCP do konfiguracji Cline:

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

4. Zapisz, zrestartuj Cline i sprawdź, czy serwer MCP działa poprawnie.

Uwaga: Zawsze zabezpieczaj swoje klucze API i sekrety, używając zmiennych środowiskowych, jak pokazano w powyższych przykładach konfiguracji.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim przepływem w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i podłączenia go do swojego agenta AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może używać tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “databricks” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL.

Podsumowanie

| Wsparcie dla roots | ⛔ | Nie wspomniano |

Biorąc pod uwagę dostępność kluczowych funkcji (narzędzi, wskazówek dotyczących konfiguracji i bezpieczeństwa, ale brak zasobów i szablonów promptów), serwer Databricks MCP jest skuteczny do integracji z API Databricks, choć brakuje mu niektórych zaawansowanych prymitywów MCP. Oceniam ten serwer MCP na 6/10 pod względem kompletności i użyteczności w ekosystemie MCP.

MCP Score