Databricks MCP Sunucusu

“Databricks” MCP Sunucusu ne yapar?

Databricks MCP Sunucusu, Model Context Protocol (MCP) sunucusu olarak çalışır ve AI asistanlarını doğrudan Databricks ortamlarına bağlar. Özellikle Unity Catalog (UC) meta verilerinden faydalanmaya odaklanır. Temel işlevi, AI ajanlarının Databricks veri varlıklarına otonom şekilde erişmesini, anlamasını ve bunlarla etkileşime geçmesini sağlamaktır. Sunucu, ajanların UC meta verilerini keşfetmesine, veri yapılarını anlamasına ve SQL sorguları çalıştırmasına olanak tanıyan araçlar sunar. Bu sayede AI ajanları veriyle ilgili soruları yanıtlayabilir, veritabanı sorguları yapabilir ve karmaşık veri isteklerini bağımsız olarak, her adımda manuel müdahale gerektirmeden yerine getirebilir. Ayrıntılı meta veriyi erişilebilir ve eyleme dönüştürülebilir hale getirerek Databricks üzerinde AI odaklı geliştirme iş akışlarını güçlendirir ve akıllı veri keşfi ile yönetimini destekler.

Komut Listesi

Depoda veya dokümantasyonda özel bir komut şablonundan bahsedilmemektedir.

Kaynak Listesi

Depoda veya dokümantasyonda açık bir MCP kaynak listesi sağlanmamıştır.

Araç Listesi

Dokümantasyonda mevcut olan aşağıdaki araç ve özellikler açıklanmıştır:

• Unity Catalog Meta Verilerini Keşfet
  AI ajanlarının Databricks Unity Catalog meta verilerini — kataloglar, şemalar, tablolar ve sütunlar dahil — keşfetmesini sağlar.
• Veri Yapılarını Anla
  Ajanların Databricks veri setlerinin yapısını anlamasına, böylece daha doğru SQL sorguları oluşturmasına olanak tanır.
• SQL Sorgularını Çalıştır
  AI ajanlarının Databricks üzerinde SQL sorguları çalıştırabilmesini sağlar ve çeşitli veri taleplerini ve analizlerini destekler.
• Otonom Ajan Eylemleri
  AI’nın talepler üzerinden tekrarlayabileceği ve karmaşık, çok adımlı veri görevlerini bağımsız şekilde yerine getirebileceği ajan modlarını destekler.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Veritabanı Meta Verisi Keşfi
  AI ajanları, Databricks Unity Catalog meta verilerini otonom olarak keşfederek veri varlıklarını ve ilişkilerini manuel aramaya gerek kalmadan anlayabilir.
• Otomatik SQL Sorgusu Oluşturma
  Ajanlar, meta verilerden yararlanarak kullanıcı ihtiyaçlarına veya analitik görevlere uygun SQL sorgularını otomatik olarak oluşturup çalıştırır.
• Veri Dokümantasyon Desteği
  UC meta verilerinden faydalanarak AI, veri varlıklarının dokümantasyonuna yardımcı olabilir veya dokümantasyonun tamlığını ve doğruluğunu kontrol edebilir.
• Akıllı Veri Keşfi
  Geliştiriciler, MCP sunucusu üzerinden AI ajanlarının anlık veri sorularını yanıtlamasını veya keşif amaçlı veri analizleri yapmasını sağlayabilir.
• Karmaşık Görev Otomasyonu
  Sunucunun ajan modu, AI’nın birden fazla adımı (veri keşfi, sorgu çalıştırma, sonuç döndürme gibi) zincirleme olarak insan müdahalesi olmadan gerçekleştirmesine olanak tanır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Windsurf’e özgü kurulum talimatları veya JSON örnekleri sağlanmamıştır.

Claude

Claude’a özgü kurulum talimatları veya JSON örnekleri sağlanmamıştır.

Cursor

Depoda Cursor ile entegrasyon belirtilmiştir:

1. Python ve gerekli bağımlılıkların kurulu olduğundan emin olun.
2. Depoyu klonlayın ve requirements.txt dosyasından gereksinimleri yükleyin.
3. Cursor’da MCP sunucuları için yapılandırma dosyalarını bulun.
4. Databricks MCP Sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:

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

5. Yapılandırmanızı kaydedin ve gerekirse Cursor’u yeniden başlatın.

API Anahtarlarını Ortam Değişkenleri ile Güvenceye Alma (örnek):

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

Cline

Cline’a özgü kurulum talimatları veya JSON örnekleri sağlanmamıştır.

Bu MCP Akışlarda Nasıl Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyerek AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatını kullanarak girin:

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

Yapılandırmayı tamamladığınızda, AI ajanı bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişebilecek bir araç olarak kullanabilir. “databricks-mcp” adını kendi MCP sunucu adınız ile, URL’yi ise kendi MCP sunucu URL’niz ile değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyona göre, Databricks MCP Sunucusu Databricks/UC entegrasyonu ve ajan tabanlı AI iş akışları için iyi kapsamlanmış; fakat açık komut şablonları, kaynak listeleri ve kök/örnekleme özelliklerinden bahsedilmemiştir. Kurulum ve araç açıklamaları Cursor için nettir, diğer platformlar için daha az ayrıntılıdır.

Bizim görüşümüz

MCP sunucusu, Databricks + AI otomasyonu için odaklı ve faydalı, ancak komutlar, kaynaklar ve çoklu platform kurulumu konusunda daha açık dokümantasyondan faydalanabilir. Databricks/UC entegrasyonu arayanlar için sağlam ve pratik bir çözümdür.

MCP Puanı