Databricks MCP サーバー
Databricks API に接続し、LLM が SQL クエリを実行し、ジョブを一覧表示し、ジョブ ステータスを取得できるようにするモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。
特徴
Databricks SQL ウェアハウスで SQL クエリを実行する
すべての Databricks ジョブを一覧表示する
特定の Databricks ジョブのステータスを取得する
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Related MCP server: Databricks MCP Server
前提条件
Python 3.7以上
次の機能を備えた Databricks ワークスペース:
個人アクセストークン
SQL ウェアハウスエンドポイント
クエリの実行とジョブへのアクセスの権限
設定
このリポジトリをクローンする
仮想環境を作成してアクティブ化します (推奨):
python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt次の変数を含む
.envファイルをルート ディレクトリに作成します。DATABRICKS_HOST=your-databricks-instance.cloud.databricks.com DATABRICKS_TOKEN=your-personal-access-token DATABRICKS_HTTP_PATH=/sql/1.0/warehouses/your-warehouse-id接続をテストします (オプションですが推奨されます):
python test_connection.py
Databricks 資格情報の取得
ホスト: Databricks インスタンスの URL (例:
your-instance.cloud.databricks.com)トークン: Databricks で個人アクセス トークンを作成します。
ユーザー設定に移動します（右上のユーザー名をクリックします）
「開発者」タブを選択します
「アクセストークン」の下の「管理」をクリックします
新しいトークンを生成し、すぐに保存します
HTTP パス: SQL ウェアハウスの場合:
DatabricksのSQLウェアハウスへ
倉庫を選択してください
接続の詳細を見つけてHTTPパスをコピーします
サーバーの実行
MCP サーバーを起動します。
インスペクタを使用してMCPサーバーをテストするには、次のコマンドを実行します。
利用可能なMCPツール
次の MCP ツールが利用可能です。
run_sql_query(sql: str) - Databricks SQL ウェアハウスで SQL クエリを実行します。
list_jobs() - ワークスペース内のすべての Databricks ジョブを一覧表示します
get_job_status(job_id: int) - IDで特定のDatabricksジョブのステータスを取得します
get_job_details(job_id: int) - 特定のDatabricksジョブに関する詳細情報を取得します
LLMの使用例
MCP プロトコルをサポートする LLM と併用すると、このサーバーは Databricks 環境との自然言語による対話を可能にします。
「データベース内のすべてのテーブルを表示」
「顧客テーブルのレコード数をカウントするクエリを実行する」
「すべての Databricks ジョブを一覧表示する」
「ジョブ #123 のステータスを確認してください」
「ジョブ #456 の詳細を表示」
トラブルシューティング
接続の問題
Databricksホストが正しく、
https://プレフィックスが含まれていないことを確認してくださいSQL ウェアハウスが実行中でアクセス可能であることを確認する
個人アクセストークンに必要な権限があることを確認する
付属のテストスクリプトを実行します:
python test_connection.py
セキュリティに関する考慮事項
Databricks個人アクセストークンを使用すると、ワークスペースに直接アクセスできます。
.envファイルを安全に保管し、バージョン管理にコミットしないでください。適切な権限スコープを持つ Databricks トークンのみの使用を検討してください
このサーバーを安全な環境で実行する