連接 Claude 桌面版

透過 Unity Gateway 在 Code 或 Cowork 中使用 Claude 桌面，搭配模型、MCP 工具和技能。 Claude 桌面版也支援 Anthropic 訂閱中繼。

Prerequisites

你需要 Azure Databricks 工作區的 URL、想使用的模型和工具的存取權，以及最新版本的 Claude desktop。

在 Windows 上，執行 ug configure 前，至少先開啟 Claude 桌面版一次，讓應用程式初始化本地資料。

如果你打算使用 Anthropic 訂閱轉送服務，請安裝 Claude Code CLI。

連接 Unity Gateway CLI（建議）

安裝 ug，然後在互動終端機執行此指令：

ug configure --agents claude

選擇你的工作區並登入。 此指令同時設定 Claude Code 與已安裝的 Claude 桌面工作代理程式，用於同一工作空間。 ug 建立並選擇一個 Claude 桌面設定檔，內含你工作區可用的模型、MCP 伺服器、技能及憑證更新設定。

打開或重啟 Claude 桌面，然後用 Code 或 Cowork 開始對話。 使用模型選擇器來更換模型。

使用 MDM 部署

若要在您的組織中部署 Claude 桌面版，並搭配行動裝置管理（MDM），請參閱 Anthropic 的 MDM 部署指南。

支援的功能與限制

此配置使用 Claude 桌面版的第三方推論模式。

手動設定

只有當你無法使用 ug 時，才使用此設定。 它需要一個 OAuth 用戶端 ID 和手動設定的 Claude 桌面設定檔。

1. 取得 OAuth 客戶 ID

使用預設的 Claude 用戶端 ID， https://claude.ai/oauth/mcp-oauth-client-metadata。 帳號管理員不需要建立 OAuth 應用程式。 請參閱 預設 OAuth 用戶端 ID。

2. 連接 Unity Gateway

從 Claude 桌面版的登入畫面，選擇 「協助 > 故障排除 > 啟用開發者模式」，然後選擇 「開發者 > 配置第三方推論」。

在 連接 頁面，選擇 閘道 並輸入：

將 <workspace-hostname> 取代為您的 Azure Databricks 工作區主機名稱。 其他設定保持預設狀態。 詳情請參閱 Anthropic 的閘道配置。

選擇測試連線並登入 Azure Databricks。 選擇 「套用變更」，然後「 儲存並重新啟動」。 在登入畫面中，選擇第三方設定，並在 Code 或 Cowork 中開始對話。

3. 新增 MCP 工具與技能

開啟 開發人員 > 設定第三方推論 > 連接器。 在 Managed MCP 伺服器中，為每個你想使用的 MCP 或技能登錄檔新增條目。

以下設定適用於兩種接頭：

對於某個 MCP，可以在工作區的 Unity Gateway > MCPs 中找到它的三部分名稱。 給連接器一個描述性名稱，將 回調埠 設為 53180，並使用以下網址：

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>?o=<workspace-id>

技能方面，請命名連接器 databricks-skill-registry，將 回調埠 設為 53280，並使用：

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>

在 ?schema 前保留結尾斜線。 若要包含多個結構，重複參數： ?schema=main.default&schema=ml.prod。 這些技能會透過連接器以工具的形式提供給 Claude。

對於每個連接器，選擇 登入並測試 並完成登入。 選擇 「套用變更」，然後「 儲存並重新啟動」。 要求 Claude 使用已連接的工具或技能時，請使用其完整名稱。 請參閱 新增工具與技能 以了解存取需求及更多選項。

將 MCP 工具與您的 Claude 帳號連結

對於 system.ai.dbsql，首先啟用 Unity Gateway beta。

使用自訂連接器，透過你的 Claude 帳號，將 Azure Databricks MCP 工具加入網頁版或桌面版的 Claude。

1. 在 Claude 中，開啟 設定 > 連接器 > 新增自訂連接器。

2. 輸入 MCP 網址：

   https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>?o=<workspace-id>
   

3. 對於 OAuth 用戶端 ID，請輸入預設的 Claude 用戶端 ID，https://claude.ai/oauth/mcp-oauth-client-metadata 選擇 新增 並完成登入。

4. 在對話中啟用連接器，並請 Claude 呼叫其中一個工具。 對於 system.ai.dbsql，嘗試 SELECT 1 AS result。

如果你的工作空間限制了進站 IP，就允許 Claude 的出站 IP。 請參閱 MCP 認證 以取得權限、提供者登入及故障排除。

{
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>?o=<workspace-id>",
        "--header",
        "Authorization: Bearer <databricks-pat>"
      ]
    }
  }
}

Troubleshooting

• 登入失敗： 手動設定時，請檢查用戶端 ID、/oidc 簽發者和 ai-gateway 範圍。 註冊的重定向網址必須與連接器的主機與埠口相符：模型與 MCP 使用 53180，本指南中的技能使用 53280。 OAuth 申請變更可能需時長達 30 分鐘 才能生效。

• 缺少一個模型： 檢查你的模型權限並重新執行 ug configure --agents claude 以刷新桌面模型清單。 手動設定時，請在 Connection > Models > 模型清單中新增該模型的完整 Unity Catalog 名稱。 明確清單取代自動發現，所以請包含你想使用的模型。 套用變更後重新開始。

• MCP 或技能連接器失敗： 請檢查其網址與權限。 手動設定時， 授權伺服器 欄位必須包含上述 JSON 陣列。 選擇 登入並測試 以檢查錯誤。

• Workspace 登入是可以的，但有個工具會要求你登入： 打開 MCP 回傳的登入連結，登入外部服務提供者，然後重新嘗試該呼叫。 Workspace 與身分識別提供者登入是分開的步驟。

下一步

• 連接 Claude Code
• 新增工具與技能
• ug CLI 參考資料