Serwer Databricks MCP

Do czego służy Serwer “Databricks” MCP?

Serwer Databricks MCP działa jako serwer Model Context Protocol (MCP), który łączy asystentów AI bezpośrednio ze środowiskami Databricks, ze szczególnym uwzględnieniem wykorzystania metadanych Unity Catalog (UC). Jego główną funkcją jest umożliwienie agentom AI autonomicznego dostępu, zrozumienia i interakcji z zasobami danych Databricks. Serwer udostępnia narzędzia pozwalające agentom eksplorować metadane UC, rozumieć struktury danych i wykonywać zapytania SQL. Dzięki temu agenci AI mogą odpowiadać na pytania dotyczące danych, wykonywać zapytania do baz danych oraz realizować złożone zadania związane z danymi samodzielnie, bez ręcznej ingerencji na każdym etapie. Udostępniając szczegółowe metadane w sposób dostępny i wykonalny, Serwer Databricks MCP usprawnia przepływy pracy oparte na AI oraz wspiera inteligentną eksplorację i zarządzanie danymi w Databricks.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o konkretnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnej listy zasobów MCP.

Lista narzędzi

W dokumentacji opisane są następujące narzędzia i funkcje:

• Eksploracja metadanych Unity Catalog
  Pozwala agentom AI eksplorować metadane Unity Catalog w Databricks, w tym katalogi, schematy, tabele i kolumny.
• Zrozumienie struktur danych
  Umożliwia agentom zrozumienie struktury zbiorów danych w Databricks, co ułatwia dokładniejsze budowanie zapytań SQL.
• Wykonywanie zapytań SQL
  Daje możliwość agentom AI wykonywania zapytań SQL na Databricks, obsługując różne potrzeby analityczne i zapytania.
• Autonomiczne działania agenta
  Obsługuje tryby, w których AI może iterować przez żądania i realizować złożone, wieloetapowe zadania związane z danymi w pełni autonomicznie.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Odkrywanie metadanych bazy danych
  Agenci AI mogą autonomicznie eksplorować metadane Unity Catalog w Databricks, aby zrozumieć zasoby danych i powiązania bez ręcznego wyszukiwania.
• Automatyczne budowanie zapytań SQL
  Agenci używają metadanych do automatycznego tworzenia i wykonywania zapytań SQL dostosowanych do potrzeb użytkownika lub zadań analitycznych.
• Wsparcie w dokumentacji danych
  Dzięki wykorzystaniu metadanych UC, AI może pomagać w dokumentowaniu zasobów danych lub weryfikować kompletność i poprawność dokumentacji.
• Inteligentna eksploracja danych
  Programiści mogą wykorzystywać serwer MCP, by agenci AI odpowiadali na zapytania ad hoc dotyczące danych lub prowadzili eksploracyjną analizę danych.
• Automatyzacja złożonych zadań
  Tryb agenta w serwerze pozwala AI łączyć wiele etapów, takich jak odkrywanie danych, wykonywanie zapytań i zwracanie wyników — wszystko bez udziału człowieka.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie podano instrukcji konfiguracji ani fragmentów JSON specyficznych dla Windsurf.

Claude

Nie podano instrukcji konfiguracji ani fragmentów JSON specyficznych dla Claude.

Cursor

Repozytorium wspomina o integracji z Cursor:

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona oraz wymagane zależności.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj wymagania z pliku requirements.txt.
3. Zlokalizuj pliki konfiguracyjne serwerów MCP w Cursor.
4. Dodaj Serwer Databricks MCP do obiektu mcpServers:

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

5. Zapisz swoją konfigurację i zrestartuj Cursor, jeśli to konieczne.

Zabezpieczanie kluczy API za pomocą zmiennych środowiskowych (przykład):

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

Cline

Nie podano instrukcji konfiguracji ani fragmentów JSON specyficznych dla Cline.

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP przy użyciu tego formatu JSON:

{
  "databricks-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.przyklad/sciezka_do_mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “databricks-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL adresem własnego serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji, Serwer Databricks MCP ma jasno określony zakres w zakresie integracji Databricks/UC i agentowych przepływów AI, ale brakuje mu jawnych szablonów promptów, list zasobów oraz odniesień do roots czy sampling features. Jego konfiguracja i opis narzędzi są klarowne dla Cursor, gorzej udokumentowane dla innych platform.

Nasza opinia

Serwer MCP jest ukierunkowany i przydatny do automatyzacji AI z Databricks, ale zyskałby na jeszcze bardziej szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i konfiguracji wieloplatformowej. Dla osób szukających integracji z Databricks/UC to solidne i praktyczne rozwiązanie.

Wynik MCP