Databricks MCP-server

Vad gör “Databricks” MCP-servern?

Databricks MCP-server fungerar som en Model Context Protocol (MCP)-server som kopplar AI-assistenter direkt till Databricks-miljöer, med särskilt fokus på att utnyttja Unity Catalog (UC)-metadata. Dess huvudsakliga funktion är att möjliggöra för AI-agenter att autonomt komma åt, förstå och interagera med Databricks dataresurser. Servern tillhandahåller verktyg som låter agenter utforska UC-metadata, förstå datastrukturer och köra SQL-frågor. Detta gör det möjligt för AI-agenter att besvara datarelaterade frågor, utföra databasfrågor och lösa komplexa datauppgifter självständigt, utan att manuell inblandning krävs vid varje steg. Genom att göra detaljerad metadata tillgänglig och användbar förbättrar Databricks MCP-server AI-driven utveckling och stöder intelligent datautforskning och datahantering på Databricks.

Lista över promptar

Inga specifika promptmallar nämns i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Ingen uttrycklig lista över MCP-resurser ges i repot eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Följande verktyg och funktioner beskrivs i dokumentationen som tillgängliga:

• Utforska Unity Catalog-metadata
  Gör det möjligt för AI-agenter att utforska Databricks Unity Catalog-metadata, inklusive kataloger, scheman, tabeller och kolumner.
• Förstå datastrukturer
  Möjliggör att agenter förstår strukturen på Databricks-dataset, vilket underlättar mer träffsäkra SQL-frågor.
• Köra SQL-frågor
  Tillhandahåller förmåga för AI-agenter att köra SQL-frågor på Databricks och stödja olika dataförfrågningar och analyser.
• Autonoma agentåtgärder
  Stödjer agentlägen där AI kan iterera över förfrågningar och utföra komplexa, flerstegsdatauppgifter självständigt.

Användningsområden för denna MCP-server

• Databas-metadataupptäckt
  AI-agenter kan autonomt utforska Databricks Unity Catalog-metadata för att förstå dataresurser och relationer utan manuell uppslagning.
• Automatiserat byggande av SQL-frågor
  Agenter använder metadata för att automatiskt skapa och exekvera SQL-frågor anpassade efter användarens behov eller analytiska uppgifter.
• Stöd med datadokumentation
  Genom att utnyttja UC-metadata kan AI hjälpa till med dokumentation av dataresurser eller att verifiera dokumentationens fullständighet och korrekthet.
• Intelligent datautforskning
  Utvecklare kan använda MCP-servern för att låta AI-agenter besvara ad hoc-datafrågor eller utföra utforskande dataanalys.
• Komplex arbetsautomatisering
  Serverns agentläge möjliggör att AI kedjar ihop flera steg, som att upptäcka data, köra frågor och returnera resultat, helt utan mänsklig inblandning.

Hur man sätter upp den

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner eller JSON-exempel ges.

Claude

Inga Claude-specifika installationsinstruktioner eller JSON-exempel ges.

Cursor

Repot nämner integration med Cursor:

1. Se till att du har Python och nödvändiga beroenden installerade.
2. Klona repot och installera kraven från requirements.txt.
3. Lokalisera konfigurationsfiler för MCP-servrar i Cursor.
4. Lägg till Databricks MCP-server till objektet mcpServers:

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

5. Spara din konfiguration och starta om Cursor om det behövs.

Säkra API-nycklar med miljövariabler (exempel):

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

Cline

Inga Cline-specifika installationsinstruktioner eller JSON-exempel ges.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten till ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion infogar du din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “databricks-mcp” till ditt faktiska MCP-servernamn och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation är Databricks MCP-server väl avgränsad för Databricks-/UC-integration och agentiska AI-arbetsflöden, men saknar explicita promptmallar, resurslistor och omnämnande av rötter eller sampling-funktioner. Dess installation och verktygsbeskrivningar är tydliga för Cursor, men mindre så för andra plattformar.

Vår åsikt

MCP-servern är fokuserad och användbar för Databricks + AI-automation, men skulle gynnas av mer explicit dokumentation kring promptar, resurser och multi-plattformsinstallation. För den som söker Databricks-/UC-integration är det en stabil och praktisk lösning.

MCP-poäng