Pesquisa na Web no Azure Databricks

Esta página descreve como fundamentar respostas com informações em tempo real da web no Azure Databricks. Utilize um servidor de busca web com Model Context Protocol (MCP) para conectar clientes e agentes compatíveis com MCP a ferramentas de busca web.

Tip

O Código do Gênio (modo agente) pode fazer isso por você. Experimente este prompt de exemplo:

Query the databricks-gemini-3-1-pro model using the OpenAI client with the google_search parameter enabled, ask a question about a current event, and print the response.

A pesquisa na Web permite que os modelos de fundação recuperem informações atualizadas da Internet durante a geração de respostas. Quando a pesquisa na Web está habilitada, o modelo pode pesquisar na Web para encontrar informações relevantes e incorporá-la em sua resposta. Isso é útil para perguntas sobre eventos atuais, dados recentes ou qualquer tópico em que as informações em tempo real melhorem a resposta.

Ative a busca na web para clientes e agentes compatíveis com MCP usando um servidor MCP de busca web, como You.com do Azure Databricks Marketplace.

Busca na web através do MCP

Clientes e agentes compatíveis com MCP podem chamar uma ferramenta de busca web independentemente do seu provedor do modelo. Conecte seu cliente ou agente a um serviço ou servidor MCP de busca na web usando MCP.

A ferramenta de pesquisa na web nativa da Anthropic não está disponível por meio das APIs do Modelo Base do Azure Databricks. Use MCP para fornecer ferramentas de busca na web para agentes que utilizam modelos da Anthropic.

Configurar o servidor MCP You.com

You.com é uma alternativa de terceiros para clientes e agentes compatíveis com MCP.

  1. Navegue até Marketplace > Agentes > Servidores MCP em seu workspace do Azure Databricks.
  2. Pesquise You.com e clique em Instalar.
  3. Configure a conexão:
  • Nome da conexão: insira um nome (por exemplo, youcom_web_search).
  • Token de portador: insira sua chave de API de You.com.
  1. Clique em Instalar.
  2. Conceda privilégios USE CONNECTION a usuários ou grupos apropriados em Catálogo > Conexões > [sua conexão] > Permissões.

Após a instalação, o servidor MCP estará disponível como uma ferramenta no AI Playground, agentes e outros clientes compatíveis com MCP. A URL do terminal proxy para sua conexão é:

https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>

Use o You.com junto com o código Claude

Para usar You.com com APIs Claude Code e Azure Databricks Foundation Model, adicione o servidor MCP You.com:

claude mcp add youcom-search \
  --transport http \
  --url "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>" \
  --header "Authorization: Bearer <your-databricks-pat>"

Verifique se o servidor foi adicionado com claude mcp list.

Como alternativa, adicione o servidor diretamente a ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "youcom-search": {
      "type": "http",
      "url": "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Modelos com suporte

A busca na web MCP requer um cliente ou agente que possa usar ferramentas MCP. Não se limita a um provedor de modelos específico. Para integração com agentes, veja Usar ferramentas MCP em um agente Python.

Privacidade e retenção de dados

Quando você ativa a busca na web através das APIs do Azure Databricks Foundation Model, a busca roda em um endpoint de modelo de fundação hospedado no Azure Databricks. A consulta e os resultados da busca são processados pelo modelo hospedado, independentemente de qual modelo sua aplicação chame. Os mesmos termos de proteção e retenção de dados que regem o Model Serving se aplicam a estas solicitações:

  • O Azure Databricks não usa entradas enviadas para o Model Serving, nem saídas dele para treinar modelos. Veja Proteção de dados do Model Serving.
  • Qualquer armazenamento temporário para detecção de abuso é mantido na mesma região do seu espaço de trabalho e é limitado no tempo. Veja Retenção de dados.

O modelo formula consultas de busca a partir do seu prompt e as envia para um provedor externo de busca para recuperar os resultados. Trate o conteúdo dos prompts que é enviado para a pesquisa na web como dados que saem do Azure Databricks para o provedor de pesquisa e, com isso em mente, delimite adequadamente o que seu aplicativo envia.

Limitações

  • A pesquisa na Web não está disponível para workspaces com conformidade HIPAA/BAA habilitada porque as consultas de pesquisa na Web são enviadas para serviços de pesquisa externos que não são compatíveis com HIPAA.
  • Os resultados da pesquisa na Web dependem da capacidade do modelo de formular consultas de pesquisa e sintetizar resultados. A qualidade da resposta pode variar.

Recursos adicionais

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