Databricks MCP Server

데이터브릭스 MCP 서버

Databricks API에 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버로, LLM이 SQL 쿼리를 실행하고, 작업을 나열하고, 작업 상태를 가져올 수 있습니다.

특징

• Databricks SQL 웨어하우스에서 SQL 쿼리 실행
• 모든 Databricks 채용 공고를 나열하세요
• 특정 Databricks 작업의 상태 가져오기
• Databricks 채용에 대한 자세한 정보를 얻으세요

필수 조건

• 파이썬 3.7 이상
• Databricks 작업 공간:
  • 개인 액세스 토큰
  • SQL 웨어하우스 엔드포인트
  • 쿼리 실행 및 작업 액세스 권한

설정

1. 이 저장소를 복제하세요
2. 가상 환경을 만들고 활성화합니다(권장):지엑스피1
3. 종속성 설치:
   pip install -r requirements.txt
4. 다음 변수를 사용하여 루트 디렉토리에 .env 파일을 만듭니다.
   DATABRICKS_HOST=your-databricks-instance.cloud.databricks.com DATABRICKS_TOKEN=your-personal-access-token DATABRICKS_HTTP_PATH=/sql/1.0/warehouses/your-warehouse-id
5. 연결을 테스트하세요(선택 사항이지만 권장):
   python test_connection.py

Databricks 자격 증명 얻기

1. 호스트 : Databricks 인스턴스 URL(예: your-instance.cloud.databricks.com )
2. 토큰 : Databricks에서 개인 액세스 토큰을 생성합니다.
   • 사용자 설정으로 이동하세요(오른쪽 상단의 사용자 이름을 클릭하세요)
   • "개발자" 탭을 선택하세요
   • "액세스 토큰"에서 "관리"를 클릭합니다.
   • 새로운 토큰을 생성하고 즉시 저장하세요
3. HTTP 경로 : SQL 웨어하우스의 경우:
   • Databricks에서 SQL Warehouse로 이동
   • 창고를 선택하세요
   • 연결 세부 정보를 찾아 HTTP 경로를 복사합니다.

서버 실행

MCP 서버를 시작합니다.

검사기를 실행하여 MCP 서버를 테스트할 수 있습니다.

사용 가능한 MCP 도구

사용 가능한 MCP 도구는 다음과 같습니다.

1. run_sql_query(sql: str) - Databricks SQL Warehouse에서 SQL 쿼리를 실행합니다.
2. list_jobs() - 작업 공간의 모든 Databricks 작업을 나열합니다.
3. get_job_status(job_id: int) - ID로 특정 Databricks 작업의 상태를 가져옵니다.
4. get_job_details(job_id: int) - 특정 Databricks 작업에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.

LLM을 사용한 예시 사용

MCP 프로토콜을 지원하는 LLM과 함께 사용하면 이 서버는 Databricks 환경과 자연어 상호 작용을 가능하게 합니다.

• "데이터베이스의 모든 테이블을 보여주세요"
• "고객 테이블의 레코드 수를 계산하는 쿼리를 실행합니다"
• "내 모든 Databricks 작업 나열"
• "작업 #123의 상태를 확인하세요"
• "456번 작업에 대한 세부 정보를 보여주세요"

문제 해결

연결 문제

• Databricks 호스트가 올바르고 https:// 접두사가 포함되지 않았는지 확인하세요.
• SQL 웨어하우스가 실행 중이고 액세스 가능한지 확인하세요.
• 개인 액세스 토큰에 필요한 권한이 있는지 확인하세요.
• 포함된 테스트 스크립트를 실행합니다: python test_connection.py

보안 고려 사항

• Databricks 개인 액세스 토큰은 작업 공간에 직접 액세스할 수 있도록 해줍니다.
• .env 파일을 보호하고 버전 제어에 커밋하지 마십시오.
• 적절한 권한 범위만 있는 Databricks 토큰을 사용하는 것을 고려하세요.
• 이 서버를 안전한 환경에서 실행하세요