AI-agent för Databricks MCP
Ge dina AI-agenter möjlighet att självständigt utforska, förstå och fråga Databricks-miljöer med Model Context Protocol (MCP)-servern. Utnyttja omfattande Unity Catalog-metadata, avancerad härledningsspårning och analys på kodnivå för att generera exakt SQL och få användbara insikter från ditt dataekosystem—utan manuell inblandning.
Autonom dataupptäckt & härledningsutforskning
Låt din AI-agent självständigt utforska Databricks Unity Catalog och upptäcka kataloger, scheman, tabeller och rik kolumnmetadata. MCP-servern möjliggör sömlös kontextinsamling, djup härledningsspårning—inklusive kod, notebook- och jobbberoenden—och levererar användbara insikter för exakt och efterlevnadsvänlig SQL-generering.
- Omfattande katalognavigering.
- Agenter kan lista och beskriva Unity Catalogs, scheman, tabeller och kolumner, och visa all metadata för att underlätta frågekonstruktion.
- Automatiserad härledningsspårning.
- Spåra tabell-, notebook- och jobbberoenden för fullständig konsekvensanalys och robust datastyrning.
- Utforskning på kodnivå.
- AI-agenter kan identifiera och analysera den faktiska koden och affärslogiken som ligger bakom datatransformationer och kvalitetskontroller.
- Semantisk metadataåtkomst.
- Utnyttja detaljerade beskrivningar på varje nivå—katalog, schema, tabell och kolumn—för bättre kontext, tydlighet och noggrannhet.
Intelligent SQL-generering
Omvandla din Databricks-metadata till användbara insikter. Med rik kontext om din datastruktur och relationer genererar AI-agenter exakt, semantiskt korrekt SQL—minskar fel och snabbar upp analysen, samtidigt som datastyrning och behörigheter respekteras.
- Köra SQL-frågor.
- Agenter kan köra valfria SQL-frågor mot Databricks med Databricks SDK, perfekt för målinriktad datahämtning och analys.
- LLM-optimerad utmatning.
- Alla beskrivningsverktyg returnerar Markdown, optimerat för LLM-tolkning och kontextinsamling.
- Behörighetsmedvetna operationer.
- Alla frågor och utforskning respekterar Databricks Unity Catalog och SQL Warehouse-behörigheter för säker dataåtkomst.
Operationalisera AI-drivet metadatahantering
Påskynda dina dataflöden genom att integrera metadata som kod—hantera, automatisera och granska Unity Catalog-tillgångar med Terraform samtidigt som du ger säker, skalbar åtkomst för produktions-AI-arbetsflöden. Säkerställ efterlevnad, granskbarhet och sömlös integration med verktyg som Cursor och Agent Composer.
- Säker, granskbar åtkomst.
- Utnyttja detaljerade behörigheter och tokenbaserad åtkomst för säkra, efterlevnadsvänliga operationer och enkel granskning.
- Infrastruktur som kod.
- Hantera Unity Catalog-tillgångar och metadata programmatiskt med Terraform för konsekventa, versionshanterade driftsättningar.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Databricks MCP-integrationsverktyg
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Databricks MCP-integrationen:
- list_uc_catalogs
Listar alla tillgängliga Unity Catalogs med deras namn, beskrivningar och typer för datakälledetektering.
- describe_uc_catalog
Ger en sammanfattning av en specifik Unity Catalog och listar alla dess scheman med namn och beskrivningar.
- describe_uc_schema
Ger detaljerad information om ett schema, inklusive dess tabeller och valfritt deras kolumner.
- describe_uc_table
Ger en omfattande beskrivning av en Unity Catalog-tabell, inklusive struktur och härledningsinformation.
- execute_sql_query
Kör SQL-frågor mot Databricks SQL warehouse och returnerar formaterade resultat.
Lås upp kraften i AI-drivet datautforskande
Ge ditt team möjlighet att utnyttja Databricks Unity Catalog-metadata med LLM-agenter för smartare, autonom dataupptäckt och frågegeneration. Upplev sömlös analys av datahärledning och kodutforskning för att maximera värdet av dina dokumenterade tillgångar.
Vad är Databricks
Databricks är ett ledande globalt data-, analys- och artificiell intelligens (AI)-företag som grundades 2013 av de ursprungliga skaparna av Apache Spark. Företaget erbjuder en enhetlig analysplattform som gör det möjligt för organisationer att sömlöst integrera data engineering, data science, maskininlärning och analys. Databricks används av över 10 000 organisationer världen över—including Fortune 500-företag—för att hantera enorma datavolymer, effektivisera ETL-processer och påskynda utveckling och driftsättning av AI-lösningar. Plattformen är känd för sin samarbetsyta som överbryggar klyftan mellan dataingenjörer, data scientists och verksamhetsanalytiker, vilket driver innovation och effektivitet i datadrivet beslutsfattande.
Funktioner
Vad vi kan göra med Databricks
Med Databricks kan användare utnyttja kraften i enhetlig dataanalys, möjliggöra sömlöst samarbete och snabb skalning av AI- och maskininlärningsprojekt. Plattformen låter organisationer integrera och bearbeta stora datamängder, bygga och driftsätta maskininlärningsmodeller och få användbara insikter, allt inom en säker och samarbetsinriktad miljö.
- Enhetlig analys
- Integrera ETL, data engineering, data science och analys på en enda plattform.
- Samarbetsyta
- Underlätta samarbete mellan dataingenjörer, forskare och analytiker med delade notebooks och verktyg.
- Skalbar maskininlärning
- Bygg, träna och driftsätt maskininlärningsmodeller i stor skala med branschstandardiserade ramverk.
- Datavaruhus
- Förenkla datalagring och få tillgång till realtidsanalys med robusta datahanteringsfunktioner.
- Säkerhet från början till slut
- Säkerställ säkerhet i företagsklass, styrning och efterlevnad för känsliga dataflöden.
Hur AI-agenter drar nytta av Databricks
AI-agenter kan utnyttja Databricks för att automatisera och påskynda databehandling, modellträning och realtidsanalys. Genom integration med Databricks får AI-agenter tillgång till skalbara beräkningsresurser, samarbetsverktyg och omfattande datapipelines, vilket förbättrar deras förmåga att generera insikter, automatisera beslut och leverera effektfulla resultat i dynamiska affärsmiljöer.