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Databricks Custom MCP Server

by taka-yayoi
GitHub
Python
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Databricks Apps上のカスタムMCPサーバー

このプロジェクトは、Databricks Apps上でカスタムMCP (Model Context Protocol) サーバーを構築・デプロイするためのサンプル実装です。LLM（Claude、Cursor等）から呼び出し可能な2つのツールを提供します。

提供するツール

  1. get_stock_info: TSE（東京証券取引所）の株式情報を取得

  2. run_query_on_databricks: Databricks SQLウェアハウスでSQLクエリを実行

プロジェクト構成

custom_mcp/ ├── app.py # MCPサーバーのメインアプリケーション ├── main.py # Uvicornサーバーのエントリーポイント ├── app.yaml # Databricks Apps設定ファイル ├── databricks.yml # Databricksバンドル設定 ├── requirements.txt # Python依存関係 └── README.md # このファイル

セットアップ

必要な環境

  • Python 3.11以上

  • Databricks CLI

  • Databricksワークスペースへのアクセス権限

ローカル開発環境のセットアップ

  1. 仮想環境の作成と有効化

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windowsの場合: .venv\Scripts\activate

  1. 依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

  1. ローカルでサーバーを起動

python main.py

サーバーは http://localhost:8000 で起動します。

  1. ヘルスチェック

curl http://localhost:8000/health

Databricks Appsへのデプロイ

前提条件

  • Databricks CLIがインストールされていること

  • Databricksワークスペースに認証済みであること

  • SQLウェアハウスが作成されていること

デプロイ手順

  1. app.yamlの設定

app.yamlのWAREHOUSE_ID環境変数に、使用するSQLウェアハウスのIDを設定します。

command: ["python", "main.py"] env: - name: 'WAREHOUSE_ID' value: 'your-warehouse-id-here'

  1. Databricks Appsにデプロイ

databricks apps deploy

  1. デプロイの確認

databricks apps list

デプロイされたアプリのURLを確認します。

LLMクライアントからの利用

Claude Desktop / Cursor の設定例

MCPサーバーの設定ファイル（claude_desktop_config.jsonまたはcursor_config.json）に以下を追加します：

{ "mcpServers": { "databricks-custom-mcp": { "url": "https://your-databricks-app-url.com", "transport": "http" } } }

使用例

LLMに以下のように指示することで、ツールを呼び出せます：

トヨタ自動車（7203）の株価情報を教えてください
SQLクエリ "SELECT * FROM catalog.schema.table LIMIT 10" を実行してください

トラブルシューティング

よくある問題と解決方法

1. ツールが呼び出されない

問題: LLMがMCPサーバーを認識するが、ツールが表示されない

原因:

  • @mcp.tool()デコレーターでnameパラメータを指定していた

  • MCPアプリのマウントパスが間違っていた（/mcpではなく/にマウント）

解決方法:

# ❌ 間違った方法 @mcp.tool(name="tool_name", description="...") def my_tool(): pass app.mount("/mcp", mcp_app) # ❌ サブパスにマウント # ✅ 正しい方法 @mcp.tool() def my_tool(): """ツールの説明をdocstringに記載""" pass app.mount("/", mcp_app) # ✅ ルートパスにマウント

2. FastMCP object has no attribute 'app' エラー

問題: app = mcp.appやapp = mcp.http_app()でエラーが発生

解決方法: FastMCPでは以下の方法でASGIアプリを作成します：

# ✅ 正しい方法 mcp_app = mcp.streamable_http_app() app = FastAPI(lifespan=lambda _: mcp.session_manager.run()) app.mount("/", mcp_app)

3. ModuleNotFoundError: No module named 'custom_server'

問題: モジュールが見つからないエラー

原因: ディレクトリ構造が複雑すぎた（src/custom_serverのような入れ子構造）

解決方法: フラットなディレクトリ構造にして、main.pyとapp.pyを同じディレクトリに配置

4. DataFrameが返せない

問題: run_query_on_databricksでpandas DataFrameを直接返すとエラー

解決方法: 文字列に変換してから返す

@mcp.tool() def run_query_on_databricks(sql_query: str): # ... クエリ実行 ... df = pd.DataFrame(rows, columns=[...]) return df.to_string() # ✅ 文字列に変換

5. Uvicornのreloadモードで起動しない

問題: uvicorn.run(reload=True)が���作しない

解決方法: reloadモードでは、アプリオブジェクトを文字列で指定する必要があります：

# ✅ 正しい方法 uvicorn.run( "app:app", # インポートパスを文字列で指定 host="0.0.0.0", port=8000, reload=True, )

開発のヒント

ツールの追加方法

新しいツールを追加する場合は、@mcp.tool()デコレーターを使用します：

@mcp.tool() def my_custom_tool(param1: str, param2: int) -> str: """このツールの説明をここに記載します。 LLMがツールを選択する際に、この説明を参考にします。 """ # ツールの実装 result = some_operation(param1, param2) return str(result) # 文字列で返すことを推奨

リソースの追加方法

動的なリソースを公開する場合は、@mcp.resource()デコレーターを使用します：

@mcp.resource("data://{resource_id}") def get_resource(resource_id: str) -> str: """動的リソースを取得""" return f"Resource content for {resource_id}"

ログの確認

Databricks Appsのログは、Databricks CLIまたはウェブUIから確認できます：

databricks apps logs <app-name>

セキュリティに関する注意事項

  1. 認証: Databricks Appsは自動的にBearerトークン認証を提供します

  2. 環境変数: 機密情報はapp.yamlのenvセクションで設定し、コードにハードコーディングしないでください

  3. SQLインジェクション: SQLクエリを実行するツールでは、必要に応じて入力検証を実装してください

参考リンク

ライセンス

このプロジェクトはサンプル実装です。自由に改変・利用してください。

サポート

問題が発生した場合は、以下を確認してください：

  1. Databricks Appsのログ

  2. ローカル環境でのテスト結果

  3. MCPクライアント側の設定

作成日: 2025-11-06 バージョン: 1.0.0

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

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

Enables LLMs to retrieve Tokyo Stock Exchange stock information and execute SQL queries on Databricks SQL warehouses, deployed as a Databricks App.

  1. 提供するツール
    1. プロジェクト構成
      1. セットアップ
        1. 必要な環境
        2. ローカル開発環境のセットアップ
      2. Databricks Appsへのデプロイ
        1. 前提条件
        2. デプロイ手順
      3. LLMクライアントからの利用
        1. Claude Desktop / Cursor の設定例
        2. 使用例
      4. トラブルシューティング
        1. よくある問題と解決方法
      5. 開発のヒント
        1. ツールの追加方法
        2. リソースの追加方法
        3. ログの確認
      6. セキュリティに関する注意事項
        1. 参考リンク
          1. ライセンス
            1. サポート

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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/taka-yayoi/custom_mcp'

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