Databricks MCP Server

Čo robí „Databricks“ MCP Server?

Server Databricks MCP funguje ako Model Context Protocol (MCP) server, ktorý prepája AI asistentov priamo s prostrediami Databricks, so zameraním na využitie metadát Unity Catalog (UC). Jeho hlavnou funkciou je umožniť AI agentom autonómne pristupovať k dátovým assetom Databricks, rozumieť im a interagovať s nimi. Server poskytuje nástroje, vďaka ktorým môžu agenti skúmať UC metadáta, chápať dátové štruktúry a vykonávať SQL dotazy. Týmto spôsobom AI agenti dokážu odpovedať na dátové otázky, vykonávať databázové dotazy a samostatne riešiť komplexné dátové požiadavky bez potreby manuálneho zásahu pri každom kroku. Sprístupnením detailných metadát a ich využiteľnosti server Databricks MCP zlepšuje AI-driven vývojárske workflowy a podporuje inteligentný prieskum a správu dát na platforme Databricks.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne konkrétne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári alebo dokumentácii nie je poskytnutý explicitný zoznam MCP zdrojov.

Zoznam nástrojov

V dokumentácii sú opísané nasledujúce nástroje a funkcie:

• Prieskum metadát Unity Catalog
  Umožňuje AI agentom skúmať metadáta Databricks Unity Catalog vrátane katalógov, schém, tabuliek a stĺpcov.
• Pochopenie dátových štruktúr
  Umožňuje agentom rozumieť štruktúre datasetov v Databricks, čo uľahčuje presnejšiu tvorbu SQL dotazov.
• Vykonávanie SQL dotazov
  Poskytuje AI agentom možnosť spúšťať SQL dotazy na Databricks, čo podporuje rôzne dátové požiadavky a analýzy.
• Autonómne činnosti agenta
  Podporuje režimy, v ktorých AI dokáže samostatne vykonávať zložité a viacstupňové dátové úlohy.

Príklady využitia tohto MCP servera

• Objavovanie metadát databázy
  AI agenti môžu autonómne skúmať metadáta Unity Catalog v Databricks a pochopiť dátové assety a vzťahy bez manuálneho vyhľadávania.
• Automatizované vytváranie SQL dotazov
  Agenti využívajú metadáta na automatickú tvorbu a vykonávanie SQL dotazov prispôsobených potrebám používateľa alebo analytickým úlohám.
• Pomoc s dokumentáciou dát
  S využitím UC metadát môže AI pomáhať pri dokumentácii dátových assetov alebo overovaní úplnosti a správnosti dokumentácie.
• Inteligentný prieskum dát
  Vývojári môžu pomocou MCP servera získať odpovede AI agentov na ad hoc dátové otázky alebo vykonať prieskumnú analýzu dát.
• Automatizácia zložitých úloh
  Režim agenta na serveri umožňuje AI spájať viacero krokov, ako je objavovanie dát, spúšťanie dotazov a vracanie výsledkov – všetko bez zásahu človeka.

Ako to nastaviť

Windsurf

Nie sú poskytnuté žiadne špecifické inštrukcie alebo JSON ukážky pre Windsurf.

Claude

Nie sú poskytnuté žiadne špecifické inštrukcie alebo JSON ukážky pre Claude.

Cursor

V repozitári je spomenutá integrácia s Cursor:

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python a potrebné závislosti.
2. Naklonujte repozitár a nainštalujte požiadavky z requirements.txt.
3. Vyhľadajte konfiguračné súbory pre MCP servery v Cursor.
4. Pridajte Databricks MCP Server do objektu mcpServers:

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

5. Uložte konfiguráciu a v prípade potreby reštartujte Cursor.

Zabezpečenie API kľúčov pomocou environmentálnych premenných (príklad):

{
  "databricks-mcp": {
    "command": "python",
    "args": ["main.py"],
    "env": {
      "DATABRICKS_TOKEN": "YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

Cline

Nie sú poskytnuté žiadne špecifické inštrukcie alebo JSON ukážky pre Cline.

Ako tento MCP použiť vo flowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením 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-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfigurácii agent získa možnosť používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “databricks-mcp” na názov vášho MCP servera a nahradiť URL adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Na základe dostupnej dokumentácie je Databricks MCP Server dobre zameraný na integráciu Databricks/UC a AI workflowy s agentmi, avšak chýbajú explicitné šablóny promptov, zoznamy zdrojov a zmienky o koreňoch či samplovacích funkciách. Popis nastavenia a nástrojov je jasný pre Cursor, no menej pre iné platformy.

Náš názor

MCP server je zameraný a užitočný pre automatizáciu Databricks + AI, ale profitoval by z detailnejšej dokumentácie ohľadom promptov, zdrojov a multi-platformového nastavenia. Pre tých, čo hľadajú integráciu Databricks/UC, ide o solídne a praktické riešenie.

MCP skóre