Databricks MCP Server

Cosa fa il server “Databricks” MCP?

Il Databricks MCP Server agisce come un server Model Context Protocol (MCP) che collega direttamente assistenti AI ad ambienti Databricks, con particolare attenzione all’utilizzo dei metadati di Unity Catalog (UC). La sua funzione principale è permettere agli agenti AI di accedere, comprendere e interagire autonomamente con gli asset di dati Databricks. Il server fornisce strumenti che permettono agli agenti di esplorare i metadati UC, comprendere le strutture dati ed eseguire query SQL. Questo consente agli agenti AI di rispondere a domande sui dati, eseguire query sui database e soddisfare richieste dati complesse in modo indipendente, senza la necessità di intervento manuale ad ogni passaggio. Rendendo i metadati dettagliati accessibili e azionabili, il Databricks MCP Server potenzia i workflow di sviluppo guidati dall’AI e supporta un’esplorazione e una gestione intelligente dei dati su Databricks.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di risorse MCP è fornito nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

La documentazione descrive i seguenti strumenti e funzionalità disponibili:

• Esplorazione dei Metadati di Unity Catalog
  Permette agli agenti AI di esplorare i metadati di Unity Catalog di Databricks, inclusi cataloghi, schemi, tabelle e colonne.
• Comprensione delle Strutture Dati
  Permette agli agenti di comprendere la struttura dei dataset Databricks, facilitando la costruzione più accurata di query SQL.
• Esecuzione di Query SQL
  Offre la possibilità agli agenti AI di eseguire query SQL su Databricks, supportando varie richieste e analisi dei dati.
• Azioni Autonome dell’Agente
  Supporta modalità in cui l’AI può iterare tra richieste ed eseguire autonomamente task dati complessi e multi-step.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Scoperta dei Metadati del Database
  Gli agenti AI possono esplorare autonomamente i metadati di Unity Catalog di Databricks per comprendere asset e relazioni senza consultazioni manuali.
• Costruzione Automatica di Query SQL
  Gli agenti utilizzano i metadati per costruire ed eseguire automaticamente query SQL su misura per le esigenze degli utenti o per compiti analitici.
• Assistenza nella Documentazione dei Dati
  Sfruttando i metadati UC, l’AI può aiutare a documentare gli asset di dati o a verificare completezza ed accuratezza della documentazione.
• Esplorazione Intelligente dei Dati
  Gli sviluppatori possono usare il server MCP per far rispondere agli agenti AI a domande ad hoc sui dati o per eseguire analisi esplorative.
• Automazione di Task Complessi
  La modalità agente del server consente all’AI di concatenare più passaggi, come scoprire dati, eseguire query e restituire risultati, tutto senza intervento umano.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di setup specifica per Windsurf o snippet JSON forniti.

Claude

Nessuna istruzione di setup specifica per Claude o snippet JSON forniti.

Cursor

Il repository menziona l’integrazione con Cursor:

1. Assicurati di avere Python e le dipendenze richieste installate.
2. Clona il repository e installa i requisiti da requirements.txt.
3. Individua i file di configurazione per i server MCP in Cursor.
4. Aggiungi il Databricks MCP Server all’oggetto mcpServers:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Cursor se richiesto.

Protezione delle chiavi API tramite variabili d’ambiente (esempio):

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

Cline

Nessuna istruzione di setup specifica per Cline o snippet JSON forniti.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “databricks-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e di modificare la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

In base alla documentazione disponibile, il Databricks MCP Server è ben focalizzato per l’integrazione Databricks/UC e workflow AI agentici, ma mancano template di prompt espliciti, elenchi di risorse e menzioni di root o funzionalità sampling. La configurazione e la descrizione degli strumenti sono chiare per Cursor, ma meno per altre piattaforme.

La nostra opinione

Il server MCP è focalizzato e utile per l’automazione AI + Databricks, ma beneficerebbe di una documentazione più esplicita su prompt, risorse e configurazioni multipiattaforma. Per chi cerca integrazione Databricks/UC, rappresenta una soluzione solida e concreta.

MCP Score