Databricks MCP Server

Čo robí „Databricks“ MCP Server?

Databricks MCP (Model Context Protocol) Server je špecializovaný nástroj, ktorý prepája AI asistentov s platformou Databricks, čím umožňuje bezproblémovú interakciu s Databricks zdrojmi prostredníctvom rozhraní v prirodzenom jazyku. Tento server pôsobí ako most medzi veľkými jazykovými modelmi (LLM) a Databricks API, umožňujúc LLM vykonávať SQL dotazy, vypisovať úlohy, získavať stavy úloh a získať podrobné informácie o úlohách. Sprístupnením týchto možností cez MCP protokol dáva Databricks MCP Server vývojárom a AI agentom možnosť automatizovať dátové workflowy, spravovať Databricks úlohy a zefektívniť databázové operácie, čím zvyšuje produktivitu v dátovo orientovaných vývojových prostrediach.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú popísané žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári nie sú uvedené žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

• run_sql_query(sql: str)
  Vykonajte SQL dotazy na Databricks SQL sklade.
• list_jobs()
  Zoznam všetkých úloh Databricks v pracovnom priestore.
• get_job_status(job_id: int)
  Získajte stav konkrétnej Databricks úlohy podľa jej ID.
• get_job_details(job_id: int)
  Získajte podrobné informácie o konkrétnej Databricks úlohe.

Príklady použitia tohto MCP Servera

• Automatizácia databázových dotazov
  Umožnite LLM a používateľom spúšťať SQL dotazy na Databricks skladoch priamo z konverzačných rozhraní, čím zefektívnite workflowy dátovej analýzy.
• Správa úloh
  Vypíšte a monitorujte Databricks úlohy, pomáhajte používateľom sledovať prebiehajúce alebo naplánované úlohy vo svojom priestore.
• Sledovanie stavu úloh
  Rýchlo získajte stav konkrétnych Databricks úloh pre efektívny monitoring a riešenie problémov.
• Detailná inšpekcia úloh
  Prístup k hĺbkovým informáciám o Databricks úlohách, čo uľahčuje ladenie a optimalizáciu ETL pipeline alebo dávkových úloh.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python 3.7+ a k dispozícii prihlasovacie údaje do Databricks.
2. Naklonujte repozitár a nainštalujte požiadavky príkazom pip install -r requirements.txt.
3. Vytvorte súbor .env s vašimi Databricks prihlasovacími údajmi.
4. Pridajte Databricks MCP Server do konfigurácie Windsurf:

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

5. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf. Overte nastavenie spustením testovacieho dotazu.

Príklad zabezpečenia API kľúčov:

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

Claude

1. Nainštalujte Python 3.7+ a naklonujte repozitár.
2. Nastavte súbor .env s prihlasovacími údajmi k Databricks.
3. Nakonfigurujte MCP rozhranie Claude:

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

4. Reštartujte Claude a overte spojenie.

Cursor

1. Naklonujte repozitár a nastavte Python prostredie.
2. Nainštalujte závislosti a vytvorte .env s prihlasovacími údajmi.
3. Pridajte server do konfigurácie Cursor:

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

4. Uložte konfiguráciu a otestujte spojenie.

Cline

1. Pripravte Python a prihlasovacie údaje ako vyššie.
2. Naklonujte repozitár, nainštalujte požiadavky a nastavte .env.
3. Pridajte MCP server do konfigurácie Cline:

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

4. Uložte, reštartujte Cline a overte, že MCP Server je funkčný.

Poznámka: Svoje API kľúče a tajomstvá vždy zabezpečujte pomocou environmentálnych premenných, ako je ukázané v konfiguráciách vyššie.

Ako použiť tento MCP vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do toku a prepojte ho s vaším AI agentom:

Kliknite na komponent MCP a otvorte konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “databricks” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú URL MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupnosti hlavných funkcií (nástroje, inštrukcie pre nastavenie a zabezpečenie, no chýbajú zdroje a šablóny promptov) je Databricks MCP Server efektívny pre integráciu s Databricks API, ale chýbajú mu niektoré pokročilé MCP prvky. Tento MCP server by som ohodnotil na 6 z 10 za celkovú úplnosť a užitočnosť v rámci MCP ekosystému.

MCP skóre