Hospedar seu próprio servidor MCP

Hospedagem de servidores MCP personalizados ou de terceiros como aplicativos do Databricks. Os servidores MCP personalizados serão úteis se você já tiver um servidor MCP que deseja implantar ou se quiser executar um servidor MCP de terceiros como uma fonte de ferramentas.

O acesso a servidores MCP personalizados é controlado por meio de permissões do Databricks Apps. Para monitorar a atividade do MCP personalizada junto a seus outros servidores MCP e endpoints de LLM, use Unity Gateway.

Para usar um servidor MCP personalizado hospedado no código do agente, veja Usar servidores MCP nos Agentes Personalizados.

Requirements

Criar um servidor MCP personalizado com base no modelo de Aplicativos

Use o modelo interno Olá, Mundo MCP Server para criar e implantar um servidor MCP com ferramentas de exemplo já incluídas:

  1. Na barra lateral, clique em Computação.

  2. Clique na guia Aplicativos .

  3. Clique em Criar aplicação.

  4. Na categoria Agents, selecione o modelo MCP Server – Olá, Mundo.

  5. Insira um nome de aplicativo começando com mcp- (por exemplo, mcp-hello-world).

    Observação

    O nome do aplicativo deve começar com mcp- para ser reconhecido como um servidor MCP no AI Playground.

  6. Clique em Criar aplicação.

Azure Databricks implanta o aplicativo com o código de exemplo que você pode personalizar.

O modelo inclui duas ferramentas de exemplo para você começar:

  • health(): uma ferramenta de diagnóstico que confirma que o servidor está operacional e retorna informações de status.
  • get_current_user(): uma ferramenta que recupera as informações do usuário atual usando o SDK do Databricks, demonstrando como integrar a autenticação da área de trabalho.

Adicionar uma ferramenta personalizada

Para adicionar sua própria ferramenta, abra o código-fonte do aplicativo e defina uma nova função usando o @mcp.tool() decorador. Por exemplo, a ferramenta a seguir converte uma cadeia de caracteres em maiúscula:

@mcp.tool()
def uppercase(text: str) -> str:
    """Convert a string to uppercase."""
    return text.upper()

Cada ferramenta deve incluir um docstring. Os agentes usam o docstring para entender quando chamar a ferramenta. Depois de adicionar uma ferramenta, reimplante o aplicativo para disponibilizá-lo.

Consulte Criar um aplicativo de um modelo para obter mais detalhes sobre como trabalhar com modelos de aplicativo ou consulte o código-fonte do modelo no GitHub.

Hospedar um servidor MCP existente como um aplicativo do Databricks

Para hospedar um servidor MCP Python existente como um aplicativo do Databricks, siga estas etapas:

Configure seu ambiente

Antes de implantar o servidor MCP, autentique-se no espaço de trabalho usando OAuth.

  1. Execute o seguinte em um terminal local:

    databricks auth login --host https://<your-workspace-hostname>

Configurar o servidor MCP

Use uv para gerenciamento de dependência e ferramentas unificadas ao implantar seu servidor MCP.

  1. Adicione um requirements.txt ao diretório raiz do servidor MCP e inclua uv como uma dependência.

    uv manipula a instalação de dependências adicionais definidas na configuração do projeto.

    uv

  2. Crie um pyproject.toml arquivo que defina um ponto de entrada de script para o servidor.

    Exemplo pyproject.toml:

    [project.scripts]
custom-server = "server.main:main"

    Neste exemplo:

    • custom-server é o nome do script que você utiliza com uv run
    • server.main:main especifica o caminho do módulo (server/main.py) e a função (main) a serem executados

  3. Adicione um app.yaml arquivo especificando o comando da CLI para executar o servidor MCP usando uv run.

    Por padrão, os aplicativos do Databricks escutam na porta 8000. Se o servidor escutar em uma porta diferente, defina-o usando uma substituição de variável de ambiente no app.yaml arquivo.

    Exemplo app.yaml:

    command: [
    'uv',
    'run',
    'custom-server', # This must match a script defined in pyproject.toml
  ]

Quando você executa uv run custom-server, o uv pesquisa a definição de script, localiza o caminho do módulo e chama a main() função.

Implantar o servidor MCP como um aplicativo do Databricks

  1. Crie um aplicativo do Databricks para hospedar o servidor MCP:

    databricks apps create mcp-my-server

    Observação

    Prefixe o nome mcp- do aplicativo para identificá-lo claramente como um servidor MCP. Essa convenção de nomenclatura ajuda a facilitar a localização e a organização em seu espaço de trabalho.

  2. Carregue o código-fonte para Azure Databricks e implante o aplicativo executando os seguintes comandos do diretório que contém o app.yaml arquivo:

    DATABRICKS_USERNAME=$(databricks current-user me | jq -r .userName)
databricks sync . "/Users/$DATABRICKS_USERNAME/mcp-my-server"
databricks apps deploy mcp-my-server --source-code-path "/Workspace/Users/$DATABRICKS_USERNAME/mcp-my-server"

Localizar a URL do aplicativo implantado

Após a implantação, você pode encontrar a URL do aplicativo na interface do usuário do Azure Databricks. O ponto de extremidade do servidor MCP está disponível em https://<app-url>/mcp.

Pricing

Os servidores MCP personalizados estão sujeitos aos preços dos Aplicativos do Databricks.

Recursos adicionais

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