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Model Context Protocol (MCP) permet à votre agent d’interroger les données, de rechercher des documents et d’appeler des services externes. Dans votre espace de travail, ouvrez Unity Gateway et sélectionnez MCPs pour trouver les serveurs disponibles ou enregistrer les vôtres.
Choisissez un MCP
Utilisez un MCP fourni par Databricks, enregistrez un serveur existant ou construisez le vôtre.
Pour les questions métier posées en langage naturel, Databricks recommande le serveur MCP Genie One. Elle ancre les réponses dans Genie Ontology, votre couche sémantique gérée. Utilisez le serveur SQL MCP de Databricks pour des requêtes SQL spécifiques, le développement et l’ingénierie des données.
| Chemin | Description |
|---|---|
| MCPs fournis par Databricks | Utilisez Genie One, Databricks SQL, GitHub, Slack et d’autres outils sans héberger de serveur. |
| Serveurs MCP externes | Ajoutez un serveur auto-hébergé ou tiers via l’interface de MCP, puis partagez-le avec votre équipe. |
| Serveurs MCP personnalisés | Construisez des outils personnalisés ou transformez une API HTTP REST en outils MCP avec des modèles Databricks Apps. |
Utilisez un MCP dans votre agent
| Agent | Description |
|---|---|
| Claude Code, Codex ou Cursor | Ajoutez des outils MCP à votre agent de codage. |
| Votre propre agent Python | Découvrez des outils et effectuez votre premier appel d’outil. |
| Votre propre application | Connectez les utilisateurs aux fournisseurs et appelez les outils en tant que chaque utilisateur. |
Gérer l’accès
Les MCP fournis et enregistrés par Databricks utilisent les autorisations du catalogue Unity. Utilisez Unity Gateway pour contrôler l’accès, gérer les identifiants et surveiller l’utilisation.
- Gérer un MCP : partager l’accès, restreindre les outils et appliquer des stratégies.
- Authentification MCP : Configurez la connexion et choisissez l’identité visible par les serveurs MCP.
- Réseau MCP : Autoriser le trafic MCP via les listes d’accès IP, les politiques réseau et la connectivité privée.
Outils connexes
- Appelez les API REST à partir du code de l’agent.
- Ajoutez des compétences qui enseignent les workflows Azure Databricks à votre assistant de codage.