Azure Databricks verwaltete MCP-Server

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Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.

Azure Databricks verwalteten MCP-Server sind einsatzbereite Server, die Ihre KI-Agents mit Daten im Unity-Katalog verbinden, Azure Databricks KI-Suchindizes, Genie Agents und benutzerdefinierte Funktionen.

  • Keine Einrichtung: Azure Databricks hosten die Server und verwaltet die Authentifizierung.
  • Geregelt: Unity-Katalog erzwingt Berechtigungen, sodass Agents und Benutzer nur auf die Tools und Daten zugreifen, die Sie ihnen gewähren.
  • Zentralisiert: Anzeigen, Überwachen und Verwalten aller Server über Unity AI Gateway.

Um diese Server aus dem Agentencode aufzurufen, siehe Verwenden Sie MCP-Server in benutzerdefinierten Agenten.

Wenn Sie einen Drittanbieter-Codierer wie Claude Code oder Cursor einrichten, kombinieren Sie diese Server mit Azure Databricks KI-Tools. Verwaltete MCP-Server geben dem agenten verwaltete Werkzeuge zum Anrufen. KI-Tools bringen ihr die Azure Databricks-Muster bei, die sie beim Codeschreiben anwenden sollen.

Verfügbare verwaltete Server

Databricks verfügt über die folgenden MCP-Server, die sofort funktionieren. Wenn Sie eine Verbindung zu verwalteten MCP-Servern über die Benutzerauthentifizierung im Auftrag eines anderen Benutzers herstellen, geben Sie für jeden Server, auf den Ihre Anwendung zugreifen muss, den entsprechenden OAuth-Gültigkeitsbereich an. Anweisungen zum Einrichten finden Sie unter Authentifizierungsmethoden.

Server Anwendungsfall URL-Muster OAuth-Bereich
Genie One Natürlichsprachliche Analysen in Ihrem Arbeitsbereich https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie genie
Genie Agent Analysen in natürlicher Sprache, begrenzt auf einen Genie-Agenten https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id} genie
KI-Suche Informationsabruf in unstrukturierten Dokumenten https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/ai-search/{catalog}/{schema}/{index_name} ai-search
Databricks SQL Entwicklerabfragen und Datenengineering https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/sql sql
Unity-Katalogfunktionen Vordefinierte SQL-Logik als Werkzeuge https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog}/{schema}/{function_name} unity-catalog

Um Clients wie Cursor, Claude Desktop oder ChatGPT mit einem dieser Server zu verbinden, siehe " MCPs mit KI-Assistenten und Programmieragenten verbinden".

Genie One MCP vs. Databricks SQL MCP Server

Für Analytics-Anwendungsfälle beginnt man mit dem Genie One MCP-Server. Genie löst Geschäftsbegriffe durch die Genie-Ontologie, deine verwaltete semantische Schicht, die genauere Antworten liefert als ein Agent, der SQL direkt gegen rohe Tabellen schreibt. Nutze den Databricks SQL MCP Server , wenn du eine bestimmte bereits geschriebene Abfrage ausführen musst, wie zum Beispiel die Syntax zu validieren oder eine Pipeline zu erstellen.

Toolaufrufargumente im Vergleich zu _meta Parametern

Azure Databricks verwalteten MCP-Server behandeln Parameter auf zwei Arten:

  • Toolaufrufargumente: Parameter, die ein LLM normalerweise dynamisch basierend auf benutzereingaben generiert
  • _meta Parameter: Konfigurationsparameter, die Sie im Agentcode voreingestellt haben, um das Verhalten deterministisch festzulegen

Für die spezifischen _meta Parameter, die jeder Server unterstützt, siehe die Seite des jeweiligen Servers (zum Beispiel AI Search oder Databricks SQL).

Preise

Die Preise für verwaltete MCP-Server hängen vom Typ des Features ab:

Weitere Ressourcen

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