Serverul Databricks Genie MCP

Ce face Serverul “Databricks Genie” MCP?

Serverul Databricks Genie MCP este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a face legătura dintre asistenții AI și API-ul Databricks Genie. Această integrare permite modelelor lingvistice mari (LLM) să interacționeze cu mediile Databricks folosind limbaj natural. Prin intermediul serverului, LLM-urile pot efectua acțiuni precum listarea spațiilor Genie, extragerea metadatelor workspace-ului, inițierea și gestionarea conversațiilor Genie și rularea de interogări SQL — toate prin instrumente MCP standardizate. Acționând ca un conector, serverul Databricks Genie MCP permite dezvoltatorilor să își îmbunătățească fluxurile de lucru cu explorare conversațională a datelor, interogare SQL directă și interacțiune facilă cu agenții conversaționali Databricks, eficientizând dezvoltarea și analiza bazată pe date.

Lista de Prompts

Nu există șabloane de prompt explicite documentate în repository.

Lista de Resurse

Nu sunt descrise resurse explicite în repository.

Lista de Instrumente

• get_genie_space_id()
  Listează ID-urile și titlurile spațiilor Genie disponibile în workspace-ul tău Databricks.
• get_space_info(space_id: str)
  Preia metadatele de titlu și descriere ale unui spațiu Genie specificat.
• ask_genie(space_id: str, question: str)
  Pornește o nouă conversație Genie punând o întrebare în limbaj natural și returnează SQL-ul și tabelele rezultate.
• follow_up(space_id: str, conversation_id: str, question: str)
  Continuă o conversație Genie existentă cu o întrebare suplimentară.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Explorare conversațională a datelor
  Dezvoltatorii și analiștii pot folosi limbajul natural pentru a interoga interactiv datele din Databricks prin Genie, făcând analiza datelor mai accesibilă și intuitivă.
• Generare automată de interogări SQL
  Serverul convertește întrebările în limbaj natural în instrucțiuni SQL, rulându-le pe spațiile Genie și returnând rezultate structurate, economisind timp și reducând erorile.
• Extragere metadate workspace
  Preia rapid metadate (titluri, descrieri) despre spațiile Genie pentru a înțelege și documenta resursele de date disponibile.
• Gestionarea conversațiilor
  Menține contextul pe parcursul conversațiilor multi-turn, permițând fluxuri de analiză complexe unde întrebările se bazează pe răspunsurile anterioare.
• Integrare cu asistenți AI
  Adaugă fără efort capabilitățile Genie Databricks în IDE-uri sau interfețe de chat cu AI, eficientizând fluxurile de lucru data science în instrumente familiare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python 3.7+ este instalat pe sistemul tău.
2. Clonează repository-ul Databricks Genie MCP și instalează dependențele.
3. Creează un fișier .env cu credențialele tale Databricks (DATABRICKS_HOST și DATABRICKS_TOKEN).
4. În configurația Windsurf, adaugă serverul MCP folosind următorul fragment JSON:

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

5. Repornește Windsurf și verifică dacă serverul apare în lista MCP disponibilă.
6. Securizarea cheilor API:
   Folosește variabile de mediu pentru a păstra credențialele în siguranță. Exemplu:

   {
     "env": {
       "DATABRICKS_HOST": "your-databricks-instance.cloud.databricks.com",
       "DATABRICKS_TOKEN": "your-personal-access-token"
     },
     "inputs": {}
   }
   

Claude

1. Instalează Python 3.7+ și dependențele din repository.
2. Configurează .env cu hostul și tokenul Databricks.
3. Din directorul proiectului, rulează:

   mcp install main.py
   

4. Deschide Claude Desktop, accesează Resources → Add Resource și selectează Genie MCP Server.
5. Începe conversația cu datele tale din Databricks.

Cursor

1. Asigură-te că toate cerințele și dependențele sunt îndeplinite și că .env este configurat.
2. Adaugă următoarea configurație în Cursor:

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

3. Salvează configurația și repornește Cursor.
4. Verifică conexiunea serverului și asigură-te că variabilele de mediu sunt setate ca mai sus.

Cline

1. Instalează Python 3.7+, clonează repo-ul și setează .env.
2. Adaugă serverul MCP în configurația Cline:

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

3. Repornește Cline și verifică dacă serverul MCP este activ.
4. Folosește variabile de mediu pentru a proteja credențialele.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău de lucru FlowHunt, adaugă componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul AI:

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

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

Odată configurat, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “databricks-genie” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul Databricks Genie MCP oferă o punte practică între Databricks și LLM-uri, cu instrucțiuni clare de configurare și instrumente utile. Totuși, îi lipsesc șabloanele de prompt, resursele explicite și documentația pentru funcționalități MCP avansate precum sampling sau roots. Instrumentele de bază sunt bine definite și utile pentru utilizatorii Databricks. Per ansamblu, scorul este peste medie, însă ar beneficia de o utilizare mai bogată a funcțiilor MCP.

Scor MCP