databricks-mcp-server

Integrations

  • Provides tools for interacting with Databricks workspaces, allowing users to list catalogs, schemas, and tables, execute SQL statements, and retrieve information about SQL warehouses.

Databricks MCP-Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server für die Interaktion mit Databricks.

Installation

Sie können die neueste Version für Ihre Plattform von der Seite „Versionen“ herunterladen.

VS Code

Installieren Sie die Databricks MCP Server-Erweiterung in VS Code, indem Sie auf den folgenden Link klicken:

Alternativ können Sie die Erweiterung manuell installieren, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

# For VS Code code --add-mcp '{"name":"databricks","command":"npx","args":["databricks-mcp-server@latest"]}' # For VS Code Insiders code-insiders --add-mcp '{"name":"databricks","command":"npx","args":["databricks-mcp-server@latest"]}'

Werkzeuge

Der Databricks MCP-Server bietet eine Model Context Protocol (MCP)-Schnittstelle für die Interaktion mit Databricks-Arbeitsbereichen. Er bietet die folgenden Funktionen:

Kataloge auflisten

Listet alle im Databricks-Arbeitsbereich verfügbaren Kataloge auf.

Werkzeugname: list_catalogs

Parameter: Keine

Gibt zurück: JSON-Array von Katalogobjekten

Listenschemas

Listet alle Schemas in einem angegebenen Databricks-Katalog auf.

Toolname: list_schemas

Parameter:

  • catalog (Zeichenfolge, erforderlich): Name des Katalogs, aus dem Schemas aufgelistet werden sollen

Gibt zurück: JSON-Array von Schemaobjekten

Tabellen auflisten

Listet alle Tabellen in einem angegebenen Databricks-Schema mit optionaler Filterung auf.

Werkzeugname: list_tables

Parameter:

  • catalog (Zeichenfolge, erforderlich): Name des Katalogs, der das Schema enthält
  • schema (Zeichenfolge, erforderlich): Name des Schemas, aus dem Tabellen aufgelistet werden sollen
  • filter_pattern (Zeichenfolge, optional, Standard: ".*"): Reguläres Ausdrucksmuster zum Filtern von Tabellennamen

Gibt zurück: JSON-Array von Tabellenobjekten

SQL ausführen

Führt SQL-Anweisungen in einem Databricks SQL Warehouse aus und gibt die Ergebnisse zurück.

Toolname: execute_sql

Parameter:

  • statement (Zeichenfolge, erforderlich): Auszuführende SQL-Anweisung
  • timeout_seconds (Zahl, optional, Standard: 60): Timeout in Sekunden für die Anweisungsausführung
  • row_limit (Zahl, optional, Standard: 100): Maximale Anzahl der Zeilen, die im Ergebnis zurückgegeben werden sollen

Gibt zurück: JSON-Objekt, das Spalten und Zeilen aus dem Abfrageergebnis enthält, mit Informationen zum SQL-Warehouse, das zur Ausführung der Anweisung verwendet wurde.

SQL-Warehouses auflisten

Listet alle im Databricks-Arbeitsbereich verfügbaren SQL-Warehouses auf.

Toolname: list_warehouses

Parameter: Keine

Gibt zurück: JSON-Array von SQL-Warehouse-Objekten

Unterstützte Plattformen

  • Linux (amd64)
  • Windows (amd64)
  • macOS (Intel/amd64)
  • macOS (Apple Silicon/arm64)

Verwendung

Authentifizierung

Die Anwendung verwendet die einheitliche Databricks-Authentifizierung. Weitere Informationen zur Konfiguration der Authentifizierung finden Sie in der Databricks-Authentifizierungsdokumentation .

Ausführen des Servers

Starten Sie den MCP-Server:

./databricks-mcp-server

Der Server wird gestartet und wartet auf der Standardeingabe/-ausgabe auf MCP-Protokollbefehle.

Entwicklung

Voraussetzungen

  • Go 1.24 oder höher
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Databricks-MCP-Server

  1. Installation
    1. VS Code
  2. Werkzeuge
    1. Kataloge auflisten
    2. Listenschemas
    3. Tabellen auflisten
    4. SQL ausführen
    5. SQL-Warehouses auflisten
  3. Unterstützte Plattformen
    1. Verwendung
      1. Authentifizierung
      2. Ausführen des Servers
    2. Entwicklung
      1. Voraussetzungen

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      license
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      A server that implements the Model Completion Protocol (MCP) to allow LLMs to interact with Databricks resources including clusters, jobs, notebooks, and SQL execution through natural language.
      Last updated -
      6
      Python

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    ID: hl7b27gvdb