remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

Supports configuration through .env files for storing and loading Databricks credentials and connection settings.
Executes SQL queries against Databricks using the Statement Execution API, allowing data retrieval, schema listing, table enumeration, and table schema description through the Databricks platform.
Built on Python with requirements for Python 3.10+ runtime environment.

데이터브릭스 MCP 서버

이 서버는 Statement Execution API를 사용하여 Databricks에 대한 SQL 쿼리를 실행하는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. Databricks API를 사용하여 SQL 요청을 수행하여 데이터를 검색할 수 있습니다. 에이전트 모드에서 사용하면 여러 요청을 반복하여 복잡한 작업을 성공적으로 수행할 수 있습니다. Unity Catalog Metadata와 함께 사용하면 더욱 효과적입니다.

특징

Databricks에서 SQL 쿼리 실행
카탈로그에서 사용 가능한 스키마 나열
스키마의 테이블 나열
테이블 스키마 설명

설정

시스템 요구 사항

파이썬 3.10+
uv 를 통해 설치하려는 경우 설치되어 있는지 확인하세요.

설치

필요한 종속성을 설치하세요:

지엑스피1

또는 uv 사용하는 경우:

uv pip install -r requirements.txt

환경 변수를 설정하세요.옵션 1: .env 파일 사용(권장)Databricks 자격 증명으로 .env 파일을 만듭니다.
DATABRICKS_HOST=your-databricks-instance.cloud.databricks.com DATABRICKS_TOKEN=your-databricks-access-token DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID=your-sql-warehouse-id
옵션 2: 환경 변수를 직접 설정
export DATABRICKS_HOST="your-databricks-instance.cloud.databricks.com" export DATABRICKS_TOKEN="your-databricks-access-token" export DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID="your-sql-warehouse-id"

SQL Warehouse ID는 Databricks UI의 SQL Warehouse에서 찾을 수 있습니다.

권한 요구 사항

이 MCP 서버를 사용하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

SQL Warehouse 권한 : 제공된 토큰과 연결된 사용자는 지정된 SQL Warehouse에 액세스할 수 있는 적절한 권한이 있어야 합니다. Databricks UI의 SQL Warehouse > [내 Warehouse] > 권한에서 웨어하우스 권한을 구성할 수 있습니다.
토큰 권한 : 사용되는 개인 액세스 토큰은 필요한 작업을 수행하는 데 필요한 최소한의 권한을 가져야 합니다. 다음 사항을 강력히 권장합니다.
- 이 애플리케이션에 대한 전용 토큰을 생성하세요
- 가능한 경우 보안 위험을 제한하기 위해 읽기 전용 권한을 부여하세요.
- 작업 공간 전체 관리자 권한이 있는 토큰을 사용하지 마세요.
데이터 액세스 권한 : 토큰과 연결된 사용자는 쿼리될 카탈로그, 스키마 및 테이블에 액세스하기 위한 적절한 권한이 있어야 합니다.

Databricks REST API를 통해 SQL Warehouse 권한을 설정하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

현재 권한을 확인하려면 GET /api/2.0/sql/permissions/warehouses/{warehouse_id}
PATCH /api/2.0/sql/permissions/warehouses/{warehouse_id} 권한을 업데이트합니다.

보안 모범 사례를 위해 액세스 토큰을 정기적으로 교체하고 쿼리 기록을 감사하여 사용량을 모니터링하는 것을 고려하세요.

서버 실행

독립형 모드

독립 실행형 모드로 서버를 실행하려면:

python main.py

이렇게 하면 Agent Composer나 다른 MCP 클라이언트와 함께 사용할 수 있는 stdio 전송을 사용하여 MCP 서버가 시작됩니다.

커서와 함께 사용

이 MCP 서버를 Cursor 와 함께 사용하려면 Cursor 설정에서 다음과 같이 구성해야 합니다.

홈 디렉토리에 .cursor 디렉토리가 없으면 새로 만드세요.
해당 디렉토리에 mcp.json 파일을 만들거나 편집하세요.

mkdir -p ~/.cursor
touch ~/.cursor/mcp.json

다음 구성을 mcp.json 파일에 추가하고 디렉토리 경로를 이 서버를 설치한 실제 경로로 바꿉니다.

{
    "mcpServers": {
        "databricks": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/your/mcp-databricks-server",
                "run",
                "main.py"
            ]
        }
    }
}

uv 사용하지 않는 경우 대신 python 사용할 수 있습니다.

{
    "mcpServers": {
        "databricks": {
            "command": "python",
            "args": [
                "/path/to/your/mcp-databricks-server/main.py"
            ]
        }
    }
}

변경 사항을 적용하려면 커서를 다시 시작하세요.

이제 Cursor의 AI 어시스턴트 내에서 Databricks MCP 서버를 직접 사용할 수 있습니다.

사용 가능한 도구

서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

execute_sql_query : SQL 쿼리를 실행하고 결과를 반환합니다.
execute_sql_query(sql: str) -> str
list_schemas : 특정 카탈로그에서 사용 가능한 모든 스키마를 나열합니다.
list_schemas(catalog: str) -> str
list_tables : 특정 스키마의 모든 테이블을 나열합니다.
list_tables(schema: str) -> str
describe_table : 테이블의 스키마를 설명합니다.
describe_table(table_name: str) -> str

사용 예

Agent Composer나 다른 MCP 클라이언트에서는 다음과 같은 도구를 사용할 수 있습니다.

execute_sql_query("SELECT * FROM my_schema.my_table LIMIT 10")
list_schemas("my_catalog")
list_tables("my_catalog.my_schema")
describe_table("my_catalog.my_schema.my_table")

장기 실행 쿼리 처리

이 서버는 쿼리가 완료되거나 시간 초과될 때까지 Databricks API를 폴링하여 장기 실행 쿼리를 처리하도록 설계되었습니다. 기본 시간 초과는 10분(10초 간격으로 60회 재시도)이며, 필요한 경우 dbapi.py 파일에서 조정할 수 있습니다.

종속성

httpx: Databricks API에 HTTP 요청을 하기 위해
python-dotenv: .env 파일에서 환경 변수를 로드하기 위해
mcp: 모델 컨텍스트 프로토콜 라이브러리
asyncio: 비동기 작업용

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

이 서버는 Statement Execution API를 사용하여 Databricks에 대한 SQL 쿼리를 실행하기 위한 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. AI 어시스턴트가 Databricks 데이터웨어하우스에 직접 쿼리하고, 데이터베이스 스키마를 분석하고, 구조화된 형식으로 쿼리 결과를 검색할 수 있도록 지원합니다.

Related Resources

Reddit Discussion about this server

MCP Databricks Server