Serverul MCP Databricks

Ce face Serverul MCP „Databricks”?

Serverul MCP Databricks (Model Context Protocol) este un instrument specializat care conectează asistenții AI la platforma Databricks, permițând interacțiunea fără întreruperi cu resursele Databricks prin interfețe conversaționale în limbaj natural. Acest server acționează ca o punte între modelele lingvistice mari (LLM) și API-urile Databricks, permițând LLM-urilor să execute interogări SQL, să listeze joburi, să obțină statusul joburilor și să acceseze informații detaliate despre joburi. Prin expunerea acestor funcționalități prin protocolul MCP, Serverul MCP Databricks le oferă dezvoltatorilor și agenților AI posibilitatea de a automatiza fluxuri de date, de a gestiona joburile Databricks și de a eficientiza operațiunile cu baze de date, sporind astfel productivitatea în mediile de dezvoltare axate pe date.

Lista de prompturi

Niciun șablon de prompt nu este descris în repository.

Lista de resurse

Nicio resursă explicită nu este listată în repository.

Lista de instrumente

• run_sql_query(sql: str)
  Execută interogări SQL pe warehouse-ul SQL Databricks.
• list_jobs()
  Listează toate joburile Databricks din workspace.
• get_job_status(job_id: int)
  Obține statusul unui job Databricks specific după ID.
• get_job_details(job_id: int)
  Obține informații detaliate despre un job Databricks specific.

Cazuri de utilizare pentru acest Server MCP

• Automatizarea interogărilor bazei de date
  Permite LLM-urilor și utilizatorilor să ruleze interogări SQL pe warehouse-urile Databricks direct din interfețe conversaționale, simplificând fluxurile de analiză de date.
• Managementul joburilor
  Listează și monitorizează joburile Databricks, ajutând utilizatorii să țină evidența sarcinilor în desfășurare sau programate din workspace.
• Monitorizarea statusului joburilor
  Recuperează rapid statusul unor joburi Databricks specifice, permițând monitorizare și depanare eficientă.
• Inspecție detaliată a joburilor
  Accesează informații detaliate despre joburile Databricks, facilitând depanarea și optimizarea pipeline-urilor ETL sau a joburilor batch.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.7+ și că ai credențialele Databricks disponibile.
2. Clonează repository-ul și instalează cerințele cu pip install -r requirements.txt.
3. Creează un fișier .env cu credențialele tale Databricks.
4. Adaugă Serverul MCP Databricks în configurația Windsurf:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf. Verifică instalarea rulând o interogare de test.

Exemplu de securizare a cheilor 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. Instalează Python 3.7+ și clonează repository-ul.
2. Configurează fișierul .env cu credențialele Databricks.
3. Configurează interfața MCP a lui Claude:

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

4. Repornește Claude și validează conexiunea.

Cursor

1. Clonează repository-ul și configurează mediul Python.
2. Instalează dependențele și creează .env cu credențialele.
3. Adaugă serverul în configurația Cursor:

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

4. Salvează configurația și testează conexiunea.

Cline

1. Pregătește Python și credențialele ca mai sus.
2. Clonează repository-ul, instalează cerințele și configurează .env.
3. Adaugă intrarea serverului MCP în configurația Cline:

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

4. Salvează, repornește Cline și verifică dacă Serverul MCP funcționează.

Notă: Asigură-te mereu că securizezi cheile API și secretele folosind variabile de mediu, așa cum este prezentat în exemplele de configurare de mai sus.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și a o conecta la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi „databricks” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa MCP a ta.

Prezentare generală

Având la dispoziție funcționalitățile de bază (instrumente, instrucțiuni de configurare și securitate, dar fără resurse sau șabloane de prompt), Serverul MCP Databricks este eficient pentru integrarea cu API-ul Databricks, dar îi lipsesc unele primitive MCP avansate. Aș nota acest server MCP cu 6 din 10 pentru completitudine și utilitate în contextul ecosistemului MCP.

Scor MCP