Verbinden Sie MCPs mit KI-Assistenten und Programmier-Agenten

Verbinden Sie Clients, KI-Assistenten und IDEs, die Model Context Protocol (MCP) mit Databricks MCPs unterstützen. Dies ermöglicht den Zugriff auf Databricks-Daten und -Tools direkt in Ihrer Entwicklungsumgebung.

Indem Sie Clients mit Databricks MCPs verbinden, können Sie:

• Zugreifen auf Unity-Katalogfunktionen, Tabellen und Vektorindizes aus Ihrem IDE- oder KI-Assistenten
• Abfrage von Databricks-Daten direkt von Claude, Claude Code, Cursor, Replit oder anderen MCP-fähigen Tools

So funktioniert es

Jeder Client stellt eine Verbindung mit Databricks MCPs auf die gleiche Weise her: Fügen Sie die Server-URL zur MCP-Konfiguration des Clients hinzu, authentifizieren Sie sich mit OAuth oder einem persönlichen Zugriffstoken, und die Client ruft Tools über Streamable HTTP auf. Die URL bestimmt, welches MCP Sie erreichen: einen verwalteten MCP-Server für Unity-Katalog-Daten und -Tools, einen MCP-Service für externe Tools oder Ihren eigenen von Databricks gehosteten MCP-Server:

Anforderungen

• Server-URLs: Abrufen der entsprechenden Server-URLs für den Databricks MCP-Server, den Sie verwenden möchten:
  • Verwaltete MCP-Server für Azure Databricks Daten und Code
  • MCP-Dienste für Drittanbieter-Apps wie Slack, GitHub und Google Drive
  • Databricks-gehostete MCP-Server für Ihren eigenen MCP-Server auf Databricks Apps
• Ressourcenzugriff: Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf die MCP-Server haben, die Sie verwenden möchten, und alle zugrunde liegenden Ressourcen. Wenn Sie beispielsweise den verwalteten MCP-Server von Genie verwenden, benötigen Sie Zugriff auf den zugrunde liegenden Genie Agent.
• Netzwerkzugriff: Wenn Ihr Databricks-Arbeitsbereich IP-Zugriffsbeschränkungen aufweist, fügen Sie die ausgehenden IP-Adressen Ihres Clients zur Zulassungsliste hinzu, um die Verbindung mit Ihrem Arbeitsbereich herzustellen:
  • Folgen Sie der Dokumentation für Arbeitsbereich-IP-Zugriffslisten und Konto-IP-Zugriffslisten , um zu überprüfen, ob Einschränkungen bestehen.
  • Wenn IP-Zugriffslisten aktiviert sind, identifizieren Sie die ausgehenden IPs Ihres Clients. Diese Informationen sind in der Regel in der Clientdokumentation verfügbar; Claude dokumentiert beispielsweise hier seine ausgehenden IP-Adressen.
  • Stellen Sie sicher, dass die ausgehenden IPs Ihres Clients der Liste hinzugefügt werden.

Authentifizierungsmethoden

Wählen Sie die Authentifizierungsmethode aus, die ihren Sicherheitsanforderungen am besten entspricht:

Verbinden von Clients mithilfe der OAuth-Authentifizierung

OAuth bietet eine sichere Authentifizierung mit erweiterten Berechtigungen und automatischer Tokenaktualisierung.

Abrufen der OAuth-Umleitungs-URL Ihres Clients

Jeder MCP-Client erfordert bestimmte OAuth-Umleitungs-URLs für Authentifizierungsrückrufe. Zu den allgemeinen Umleitungs-URL-Mustern gehören:

• Webbasierte Clients: https://<domain>/oauth/callback oder https://<domain>/api/mcp/auth_callback
• Lokale Entwicklungstools: http://localhost:<port>/oauth/callback

Überprüfen Sie die Dokumentation Ihres Clients, um die genauen Umleitungs-URLs zu finden, die erforderlich sind.

Erstellen der OAuth-Anwendung Databricks

Lassen Sie einen Kontoadministrator eine OAuth-Anwendung für Databricks erstellen. Rufen Sie die Client-ID ab, und falls Ihr Kunde es erfordert, das Client-Geheimnis.

UI-basiert (Kontokonsole)

Erstellen Sie eine Databricks OAuth-Anwendung mithilfe der Kontokonsole:

1. Gehen Sie in der Databricks-Kontokonsole zu Einstellungen>App Connections>Verbindung hinzufügen.
2. Konfigurieren Sie die Anwendungseinstellungen:
   • Name: Geben Sie einen beschreibenden Namen für Ihre OAuth-Anwendung ein (z. B. claude-mcp-client, mcp-inspector)
   • Umleitungs-URLs: Hinzufügen der vom externen Client erforderlichen Umleitungs-URLs
   • Clienttyp: Deaktivieren Sie für öffentliche Clients (browserbasiert, mobil) das Kontrollkästchen "Geheimen Clientschlüssel generieren". Bei vertraulichen Clients (serverseitig) lassen Sie dies aktiviert.
   • Bereiche: Konfigurieren der API-Bereiche (siehe Databricks OAuth-Bereichsreferenz für verfügbare Bereiche)
   • Ablauf des Tokens: Festlegen der entsprechenden Tokenzugriffs- und Aktualisierungszeiten

Befehlszeilenschnittstelle (CLI)

Erstellen Sie eine Databricks OAuth-Anwendung mit der Databricks CLI.

databricks account custom-app-integration create --json '{
  "name": "mcp-oauth-client",
  "redirect_urls": ["https://<your-client-redirect-url>"],
  "confidential": false,
  "scopes": ["all-apis"],
  "token_access_policy": {
    "access_token_ttl_in_minutes": 60,
    "refresh_token_ttl_in_minutes": 10080
  }
}'

databricks account custom-app-integration create --json '{
  "name": "mcp-public-oauth-app",
  "redirect_urls": ["https://<your-client-redirect-url>"],
  "confidential": false,
  "scopes": ["genie", "unity-catalog", "offline_access"],
  "token_access_policy": {
    "access_token_ttl_in_minutes": 60,
    "refresh_token_ttl_in_minutes": 10080
  }
}'

{
  "client_id": "<your-client-id>",
  "client_secret": "",
  "integration_id": "<your-integration-id>"
}

Konfigurieren des Netzwerkzugriffs (optional)

Wenn Ihr Databricks-Arbeitsbereich IP-Zugriffsbeschränkungen aufweist, fügen Sie die ausgehenden IP-Adressen Ihres Clients zur Zulassungsliste des Arbeitsbereichs hinzu. Andernfalls blockiert der Arbeitsbereich Authentifizierungsanforderungen von Ihrem Client. Siehe Verwalten von IP-Zugriffslisten.

Konfigurieren Des Clients

Konfigurieren Sie nach dem Erstellen der OAuth-Anwendung in Databricks Ihren spezifischen MCP-Client mit den OAuth-Anmeldeinformationen. Jeder Client verfügt über eine eigene Konfigurationsmethode. Ausführliche Anweisungen zu beliebten MCP-Clients finden Sie in den folgenden plattformspezifischen Beispielen.

OAuth-Beispiele

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie bestimmte MCP-Clients mit OAuth-Authentifizierung konfigurieren. Führen Sie zuerst die allgemeinen OAuth-Setupschritte im vorherigen Abschnitt aus, und verwenden Sie dann diese Beispiele, um Ihren spezifischen Client zu konfigurieren.

MCP-Inspektor

Der MCP Inspector ist ein Entwicklertool zum Testen und Debuggen von MCP-Servern.

Folgen Sie dem oben aufgeführten OAuth-Authentifizierungssetup mit den folgenden Inspektor-spezifischen Einstellungen:

• Umleitungs-URLs:
  • http://localhost:6274/oauth/callback
  • http://localhost:6274/oauth/callback/debug
• Clienttyp: Öffentlich (deaktivieren Sie das Kontrollkästchen "Geheimen Clientschlüssel generieren")

Konfigurieren des MCP-Inspektors:

1. Führen Sie den Inspektor aus: npx @modelcontextprotocol/inspector.
2. Legen Sie den Transporttyp auf Streamable HTTP.
3. Geben Sie Ihre Databricks MCP-Server-URL ein.
4. Fügen Sie im Abschnitt "Authentifizierung " Ihre OAuth-Client-ID hinzu.
5. Klicken Sie auf " Authentifizierungseinstellungen öffnen" , und wählen Sie "Geführt" oder "Schnellablauf " aus.
6. Fügen Sie nach erfolgreicher Authentifizierung das Zugriffstoken im Bearer-Token unter dem Abschnitt "API-Tokenauthentifizierung " ein.
7. Klicken Sie auf Verbinden.

Claude-Steckverbinder

Verbinden Sie Claude mit Databricks verwalteten MCP-Servern und MCP-Diensten mithilfe von Claude Connectors mit Remote MCP.

Folgen Sie dem OAuth-Authentifizierungssetup oben mit den folgenden Claude-spezifischen Einstellungen:

• Umleitungs-URL: https://claude.ai/api/mcp/auth_callback und https://claude.com/api/mcp/auth_callback
• IP-Zulassungsliste (falls erforderlich): Hinzufügen von Claudes ausgehenden IP-Adressen

Claude konfigurieren:

1. Wechseln Sie zu Einstellungen >Connectors in Claude.
2. Klicken Sie auf " Benutzerdefinierten Connector hinzufügen".
3. Geben Sie Ihre Databricks MCP-Server-URL ein.
4. Geben Sie die Client-ID ihrer OAuth-Anwendung ein (und den geheimen Clientschlüssel, wenn Ihre Databricks OAuth-App-Verbindung ein vertraulicher Client ist).
5. Klicken Sie auf "Hinzufügen" , um den Vorgang abzuschließen.

Claude Code

Der schnellste Weg, Claude Code zu verbinden, ist mit ucode, der sich über Ihren Databricks CLI-Login authentifiziert – keine OAuth-Anwendung, Client-ID oder Client-Geheimnis erforderlich:

uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode
ucode mcp add --agents claude --services <catalog>.<schema>.<service>
ucode claude

Ersetzen Sie <catalog>.<schema>.<service> durch den vollqualifizierten Namen des MCP-Service. Siehe Integrieren mit Coding-Agenten für Details.

OpenAI-Codex

Verbinden Sie OpenAI Codex mit Databricks MCP-Servern mit ucode, die sich über Ihren Databricks CLI-Login authentifizieren – keine OAuth-Anwendung, Client-ID oder Client-Geheimnis erforderlich:

uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode
ucode mcp add --agents codex --services <catalog>.<schema>.<service>
ucode codex

Ersetzen Sie <catalog>.<schema>.<service> durch den vollqualifizierten Namen des MCP-Service. ucode schreibt den MCP-Server in Ihre Codex-Konfiguration und aktualisiert das OAuth-Token automatisch. Siehe Integrieren mit Coding-Agenten für Details.

ChatGPT-Apps

Verbinden Sie ChatGPT mit databricks verwalteten MCP-Servern und MCP-Diensten mithilfe von benutzerdefinierten ChatGPT-Apps mit dem Entwicklermodus und vollständigen MCP-Apps.

Das Hinzufügen von benutzerdefinierten ChatGPT-Apps erfordert Folgendes:

• Entwicklermodus aktiviert
• Ein ChatGPT Business-, Enterprise- oder Bildungs-Arbeitsbereich

Folgen Sie dem OAuth-Authentifizierungssetup oben mit den folgenden ChatGPT-spezifischen Einstellungen:

• Umleitungs-URL: https://chatgpt.com/connector_platform_oauth_redirect
• IP-Zulassungsliste: Hinzufügen der ausgehenden IP-Adressen von ChatGPT

ChatGPT konfigurieren:

1. Wechseln Sie in ChatGPT zu "Einstellungen>Apps>Erstellen".
2. Geben Sie Ihre Databricks MCP-Server-URL ein.
3. Verwenden Sie OAuth als Authentifizierungsmethode.
4. Geben Sie die Client-ID und den geheimen Schlüssel Ihrer OAuth-Anwendung ein (falls zutreffend).
5. Schließen Sie die Konfiguration ab, und speichern Sie Ihre App.

Cursor/Windsurf

Um eine lokale IDE wie Cursor oder Windsurf mit einem Databricks MCP-Server zu verbinden, fügen Sie Ihren MCP-Server zu Ihrer MCP-Konfigurationsdatei hinzu.

1. Suchen Sie Ihre MCP-Konfigurationsdatei:

   • Cursor: ~/.cursor/mcp.json
   • Windsurfen: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

2. Fügen Sie eine der folgenden Konfigurationen hinzu. Für Cursor ist ucode die einfachste Option. Verwenden Sie andernfalls die OAuth-Option, die Ihrem Clienttyp entspricht.

uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode
ucode mcp add --agents cursor --services <catalog>.<schema>.<service>
ucode cursor

{
  "mcpServers": {
    "databricks-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://<your-workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/system/ai",
        "--static-oauth-client-info",
        "{ \"client_id\": \"$MCP_REMOTE_CLIENT_ID\", \"client_secret\": \"$MCP_REMOTE_CLIENT_SECRET\" }"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "databricks-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://<your-workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/system/ai",
        "--static-oauth-client-info",
        "{ \"client_id\": \"$MCP_REMOTE_CLIENT_ID\" }"
      ]
    }
  }
}

Verbinden von Clients mithilfe der PAT-Authentifizierung (Personal Access Token)

Persönliche Zugriffstoken bieten eine einfachere Authentifizierungsmethode, die für individuelle Entwicklung, Tests und kurzfristigen Zugriff auf Databricks MCP-Server geeignet ist.

Für MCP-Dienste generieren Sie einen persönlichen Zugangstoken und geben ihn als Inhabertoken im Header Authorization weiter.

Verwenden Sie dieses Token für lokale Tests, und wählen Sie die kürzeste Lebensdauer aus, die Ihrem Workflow entspricht. Übernehmen Sie keine Token zur Quellcodeverwaltung, oder geben Sie sie in Clientkonfigurationsdateien frei. Verwenden Sie für Produktions- oder teamweite Clientverbindungen OAuth anstelle eines PAT. Für Coding-Agenten (Claude Code, Cursor, OpenAI Codex und andere) ucode ist die einfachste Option – sie authentifizieren sich über Ihren Databricks-CLI-Login und aktualisieren das Token automatisch.

1. Generieren Sie ein persönliches Zugriffstoken in Ihrem Databricks-Arbeitsbereich. Siehe Authentifizieren mit persönlichen Zugriffstokens von Azure Databricks (Legacy).

2. Konfigurieren des Netzwerkzugriffs (optional).

   Wenn Ihr Databricks-Arbeitsbereich IP-Zugriffsbeschränkungen aufweist, fügen Sie die ausgehenden IP-Adressen Ihres Clients zur Zulassungsliste hinzu. Wenden Sie sich an die Dokumentation Ihres Clients oder die Netzwerkkonfiguration Ihrer Bereitstellungsumgebung, um die erforderlichen IP-Adressen abzurufen.

3. Konfigurieren Sie Ihren Client.

   Konfigurieren Sie nach dem Generieren des PAT Ihren MCP-Client so, dass er für die Authentifizierung verwendet wird. Jeder Client verfügt über eine eigene Konfigurationsmethode. Detaillierte Anweisungen zu beliebten MCP-Clients finden Sie in den folgenden plattformspezifischen Beispielen.

   Wenn ein Client nach benutzerdefinierten Headern fragt, übergeben Sie das Token als Bearertoken in der Authorization Kopfzeile: Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>.

PAT-Beispiele

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie bestimmte MCP-Clients mit der Authentifizierung mit persönlichem Zugriffstoken konfigurieren. Befolgen Sie zuerst das PAT-Authentifizierungssetup, und verwenden Sie dann diese Beispiele, um Ihren spezifischen Client zu konfigurieren.

Cursor

Cursor unterstützt MCP über seine Einstellungskonfiguration.

1. Öffnen Sie die Cursoreinstellungen.

2. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu (passen Sie die URL für den ausgewählten MCP-Server an):

   {
     "mcpServers": {
       "uc-function-mcp": {
         "type": "streamable-http",
         "url": "https://<your-workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog_name}/{schema_name}",
         "headers": {
           "Authorization": "Bearer <YOUR_TOKEN>"
         },
         "note": "Databricks UC function"
       }
     }
   }
   

3. Ersetzen Sie <your-workspace-hostname> mit dem Hostnamen Ihres Databricks-Arbeitsbereichs.

4. Ersetzen Sie es <YOUR_TOKEN> durch Ihr persönliches Zugriffstoken.

Claude-Desktop

Claude Desktop kann eine Verbindung mit Databricks MCP-Servern mithilfe von mcp-remote herstellen.

1. Suchen Sie Ihre claude_desktop_config.json Datei:

   • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. Fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu (passen Sie die URL für den ausgewählten MCP-Server an):

   {
     "mcpServers": {
       "uc-function-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "mcp-remote",
           "https://<your-workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog_name}/{schema_name}",
           "--header",
           "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"
         ]
       }
     }
   }
   

3. Ersetzen Sie <your-workspace-hostname> mit dem Hostnamen Ihres Databricks-Arbeitsbereichs.

4. Ersetzen Sie es <YOUR_TOKEN> durch Ihr persönliches Zugriffstoken.

5. Starten Sie Claude Desktop neu, damit die Änderungen wirksam werden.

Replit

Replit unterstützt die Verbindung mit Databricks MCP-Servern über eine benutzerdefinierte MCP-Serverkonfiguration.

1. Klicken Sie in Ihrem Replit-Arbeitsbereich auf "MCP-Server hinzufügen".

2. Geben Sie Ihre Databricks MCP-Server-URL ein, z. B.:

   https://<your-workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}
   

3. Hinzufügen einer benutzerdefinierten Kopfzeile:

   • Schlüssel: Authorization
   • Wert: Bearer <YOUR_TOKEN>

Siehe Replit MCP-Dokumentation.

Beheben von Verbindungsproblemen

Führen Sie die folgenden Schritte zur Problembehandlung aus, um häufige Verbindungsprobleme zu diagnostizieren und zu beheben.

Überprüfen der Authentifizierung

Stellen Sie sicher, dass Ihre Authentifizierungsanmeldeinformationen ordnungsgemäß konfiguriert sind, bevor Sie die Verbindung testen.

OAuth-Benutzer-zu-Computer (U2M)

Testen Sie die Verbindung mit dem MCP Inspector für die OAuth-Authentifizierung (User-to-Machine, U2M). Der OAuth-Fluss überprüft die Anmeldeinformationen während des Verbindungsvorgangs.

Service Principal (M2M)

Testen Sie für die Dienstprinzipalauthentifizierung mit Machine-to-Machine (M2M) OAuth Ihre Anmeldeinformationen mithilfe der Databricks CLI.

DATABRICKS_CLIENT_ID=<your-client-id> DATABRICKS_CLIENT_SECRET=<your-client-secret> databricks auth describe

Dieser Befehl überprüft Ihre Dienstprinzipalkonfiguration und zeigt Informationen zur authentifizierten Identität an. Wenn der Befehl einen Fehler zurückgibt, überprüfen Sie die Einrichtung des Dienstprinzipals, und stellen Sie Folgendes sicher:

• Der Dienstprinzipal wurde in Ihrem Databricks-Konto erstellt.
• Client-ID und geheimer Clientschlüssel sind ordnungsgemäß konfiguriert
• Der Dienstprinzipal verfügt über entsprechende Berechtigungen für den Zugriff auf die erforderlichen Ressourcen.

Überprüfen der Netzwerkkonfiguration

Netzwerkeinschränkungen können verhindern, dass externe Clients eine Verbindung mit Ihrem Databricks-Arbeitsbereich herstellen. Stellen Sie sicher, dass alle Databricks-IP-Zugriffslistenrichtlinien konfiguriert sind, damit Ihr Client eine Verbindung mit Ihrem Databricks-Konto und -Arbeitsbereich herstellen kann. Siehe Anforderungen.

Identifizieren clientspezifischer Verbindungsprobleme

Versuchen Sie, eine Verbindung mit einem anderen MCP-Client herzustellen, um festzustellen, ob das Problem weiterhin besteht. Databricks empfiehlt tests mit dem MCP Inspector. Wenn Ihre Verbindung mit dem MCP-Inspektor funktioniert, aber mit Ihrem Client fehlschlägt, liegt das Problem wahrscheinlich an der Clienteinrichtung. Wenden Sie sich an den Clientanbieter, um weitere Unterstützung zu erfahren.

Melden von Problemen mit der Databricks-Unterstützung

Wenn nach Abschluss der folgenden Schritte zur Problembehandlung weiterhin Verbindungsprobleme auftreten:

1. Überprüfen Sie die Protokolle Ihres MCP-Clients, z. B. Claude, Cursor oder MCP Inspector, auf Fehlermeldungen und Stacktraces.

2. Sammeln Sie die folgenden Diagnoseinformationen:

   • Verwendete Authentifizierungsmethode (OAuth oder PAT)
   • MCP-Server-URL
   • Fehlermeldungen vom Client
   • Netzwerkkonfigurationsdetails (IP-Einschränkungen, Firewallregeln)

3. Wenden Sie sich an den Support, und teilen Sie die Diagnoseinformationen, um das Problem zu beheben.

Einschränkungen

• Dynamische Clientregistrierung: Databricks unterstützt keine OAuth-Flows für die dynamische Clientregistrierung für verwaltete MCP-Server, MCP-Dienste oder von Databricks gehostete MCP-Server. Externe Clients und IDEs, die die dynamische Clientregistrierung erfordern, werden nicht mithilfe der OAuth-Authentifizierung unterstützt.
• Unterstützung für persönliche Zugriffstoken für von Databricks gehostete MCP-Server: MCP-Server, die Sie auf Databricks-Apps hosten, unterstützen keine persönlichen Zugriffstoken für die Authentifizierung.

Weitere Ressourcen

• Verwenden von verwalteten MCP-Servern zum Verbinden von Agents mit Unity-Katalogdaten
• Verbinden Sie Agenten mit Tools von Drittanbietern mithilfe von MCP Services, um auf Dienste von Drittanbietern zuzugreifen
• Hosten Ihres eigenen MCP-Servers für organisationsspezifische Tools
• Agentenfähigkeiten für KI-Codierassistenten, um Coding-Agenten wie Claude Code und Cursor Azure Databricks Entwicklungsmuster beizubringen