Databricks MCP 服务器

“Databricks” MCP 服务器的作用是什么？

Databricks MCP（模型上下文协议）服务器是一个专门的工具，将 AI 助手与 Databricks 平台连接起来，使其能够通过自然语言界面无缝访问 Databricks 资源。该服务器作为大型语言模型（LLM）与 Databricks API 之间的桥梁，使 LLM 能够执行 SQL 查询、列出作业、获取作业状态以及获取作业详细信息。通过 MCP 协议开放这些能力，Databricks MCP 服务器帮助开发者和 AI 代理自动化数据工作流、管理 Databricks 作业并简化数据库操作，从而提升数据驱动开发环境下的生产力。

提示模板列表

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资源列表

仓库中未明确列出任何资源。

工具列表

• run_sql_query(sql: str)
  在 Databricks SQL 仓库中执行 SQL 查询。
• list_jobs()
  列出工作区内所有 Databricks 作业。
• get_job_status(job_id: int)
  根据作业 ID 获取指定 Databricks 作业的状态。
• get_job_details(job_id: int)
  获取指定 Databricks 作业的详细信息。

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该 MCP 服务器的使用场景

• 数据库查询自动化
  允许 LLM 和用户直接通过对话界面对 Databricks 仓库执行 SQL 查询，简化数据分析流程。
• 作业管理
  列出并监控 Databricks 作业，帮助用户跟踪工作区中正在进行或计划中的任务。
• 作业状态追踪
  快速检索特定 Databricks 作业的状态，实现高效监控和问题排查。
• 作业详情查看
  获取 Databricks 作业的详细信息，便于 ETL 流水线或批处理作业的调试与优化。

如何部署

Windsurf

1. 确保已安装 Python 3.7+ 并准备好 Databricks 凭证。
2. 克隆仓库并使用 pip install -r requirements.txt 安装依赖。
3. 创建包含 Databricks 凭证的 .env 文件。
4. 在 Windsurf 配置中添加 Databricks MCP 服务器：

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

5. 保存配置并重启 Windsurf。通过运行测试查询验证设置。

API 密钥安全示例：

{
  "mcpServers": {
    "databricks": {
      "command": "python",
      "args": ["main.py"],
      "env": {
        "DATABRICKS_HOST": "${DATABRICKS_HOST}",
        "DATABRICKS_TOKEN": "${DATABRICKS_TOKEN}",
        "DATABRICKS_HTTP_PATH": "${DATABRICKS_HTTP_PATH}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 安装 Python 3.7+ 并克隆仓库。
2. 使用 Databricks 凭证配置 .env 文件。
3. 配置 Claude 的 MCP 接口：

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

4. 重启 Claude 并验证连接。

Cursor

1. 克隆仓库并设置 Python 环境。
2. 安装依赖并创建包含凭证的 .env 文件。
3. 在 Cursor 配置中添加服务器：

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

4. 保存配置并测试连接。

Cline

1. 按上述方式准备 Python 和凭证。
2. 克隆仓库，安装依赖，并配置 .env。
3. 在 Cline 配置中添加 MCP 服务器条目：

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

4. 保存，重启 Cline，并验证 MCP 服务器是否可用。

注意： 请务必按照上述配置示例，通过环境变量安全存储您的 API 密钥和凭证。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成进您的 FlowHunt 工作流，请先添加 MCP 组件到流程并与 AI 代理连接：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式输入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其全部功能。请记得将 “databricks” 替换为实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

| 根节点支持 | ⛔ | 未提及 |

根据核心特性的可用性（工具、部署和安全指导，但无资源和提示模板），Databricks MCP 服务器非常适合用于 Databricks API 集成，但缺少部分高级 MCP 原语。综合来看，在 MCP 生态内整体完整性与实用性评分为 6/10。

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