Máy chủ Databricks MCP

Máy chủ “Databricks” MCP làm gì?

Máy chủ Databricks MCP đóng vai trò là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) kết nối các trợ lý AI trực tiếp với môi trường Databricks, tập trung vào việc tận dụng metadata của Unity Catalog (UC). Chức năng chính của nó là giúp agent AI tự động truy cập, hiểu và tương tác với tài sản dữ liệu Databricks. Máy chủ cung cấp các công cụ cho phép agent khám phá metadata UC, hiểu cấu trúc dữ liệu và thực thi truy vấn SQL. Điều này giúp agent AI trả lời các câu hỏi liên quan đến dữ liệu, thực hiện các truy vấn cơ sở dữ liệu và đáp ứng các yêu cầu phức tạp về dữ liệu một cách độc lập, không cần can thiệp thủ công ở mỗi bước. Bằng cách làm cho metadata chi tiết trở nên dễ tiếp cận và khả dụng, Máy chủ Databricks MCP nâng cao quy trình phát triển dựa trên AI và hỗ trợ khám phá, quản lý dữ liệu thông minh trên Databricks.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong repository hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có danh sách tài nguyên MCP rõ ràng nào được cung cấp trong repository hoặc tài liệu.

Danh sách Công cụ

Các công cụ và tính năng sau được mô tả trong tài liệu là có sẵn:

• Khám phá Metadata Unity Catalog
  Cho phép agent AI khám phá metadata Unity Catalog của Databricks, bao gồm catalog, schema, bảng và cột.
• Hiểu cấu trúc dữ liệu
  Giúp agent hiểu cấu trúc các dataset trên Databricks, hỗ trợ xây dựng truy vấn SQL chính xác hơn.
• Thực thi truy vấn SQL
  Cung cấp khả năng cho agent AI thực thi truy vấn SQL trên Databricks, đáp ứng các yêu cầu và phân tích dữ liệu đa dạng.
• Hành động Agent tự động
  Hỗ trợ các chế độ agent cho phép AI lặp qua các yêu cầu và thực hiện các tác vụ dữ liệu phức tạp, nhiều bước một cách độc lập.

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Khám phá metadata cơ sở dữ liệu
  Agent AI có thể tự động khám phá metadata Unity Catalog trên Databricks để hiểu tài sản và mối liên hệ dữ liệu mà không cần tra cứu thủ công.
• Xây dựng truy vấn SQL tự động
  Agent sử dụng metadata để tự động tạo và thực thi truy vấn SQL phù hợp với nhu cầu người dùng hoặc tác vụ phân tích.
• Hỗ trợ tài liệu hóa dữ liệu
  Nhờ metadata UC, AI có thể hỗ trợ quá trình tài liệu hóa tài sản dữ liệu hoặc kiểm tra độ đầy đủ, chính xác của tài liệu.
• Khám phá dữ liệu thông minh
  Nhà phát triển có thể sử dụng máy chủ MCP để agent AI trả lời các câu hỏi dữ liệu ad hoc hoặc thực hiện phân tích khám phá dữ liệu.
• Tự động hóa tác vụ phức tạp
  Chế độ agent của máy chủ cho phép AI xâu chuỗi nhiều bước như khám phá dữ liệu, chạy truy vấn và trả về kết quả, tất cả đều không cần can thiệp của con người.

Cách thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn cài đặt hoặc đoạn mã JSON cụ thể cho Windsurf.

Claude

Không có hướng dẫn cài đặt hoặc đoạn mã JSON cụ thể cho Claude.

Cursor

Repository đề cập đến tích hợp với Cursor:

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và các phụ thuộc cần thiết.
2. Sao chép repository và cài đặt các yêu cầu từ requirements.txt.
3. Xác định vị trí các tệp cấu hình cho máy chủ MCP trong Cursor.
4. Thêm Máy chủ Databricks MCP vào đối tượng mcpServers:

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

5. Lưu cấu hình và khởi động lại Cursor nếu cần thiết.

Bảo mật API Key bằng biến môi trường (ví dụ):

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

Cline

Không có hướng dẫn cài đặt hoặc đoạn mã JSON cụ thể cho Cline.

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào luồng làm việc FlowHunt của bạn, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI của bạn sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ các chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “databricks-mcp” thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên tài liệu hiện có, Máy chủ Databricks MCP được định hướng tốt cho tích hợp Databricks/UC và các workflow AI agent, nhưng còn thiếu mẫu prompt, danh sách resource rõ ràng và đề cập đến root hoặc tính năng lấy mẫu. Hướng dẫn thiết lập và mô tả công cụ rõ ràng cho Cursor, còn các nền tảng khác thì chưa chi tiết.

Đánh giá của chúng tôi

Máy chủ MCP này tập trung và hữu ích cho tự động hóa AI + Databricks, nhưng sẽ tốt hơn nếu có thêm tài liệu rõ ràng về prompt, resource và hướng dẫn thiết lập đa nền tảng. Đối với những ai tìm kiếm tích hợp Databricks/UC, đây là một giải pháp thực tế và đáng giá.

Điểm MCP