Databricks MCP 服务器

连接到 Databricks API 的模型上下文协议 (MCP) 服务器，允许 LLM 运行 SQL 查询、列出作业和获取作业状态。

特征

• 在 Databricks SQL 仓库上运行 SQL 查询

• 列出所有 Databricks 职位

• 获取特定 Databricks 作业的状态

• 获取有关 Databricks 职位的详细信息

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先决条件

• Python 3.7+

• Databricks 工作区具有：

  • 个人访问令牌

  • SQL 仓库端点

  • 运行查询和访问作业的权限

设置

1. 克隆此存储库

2. 创建并激活虚拟环境（推荐）：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

4. 在根目录中创建一个.env文件，其中包含以下变量：

   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. 测试您的连接（可选但建议）：

   python test_connection.py

获取 Databricks 凭证

1. 主机：您的 Databricks 实例 URL（例如， your-instance.cloud.databricks.com ）

2. 令牌：在 Databricks 中创建个人访问令牌：

   • 转到用户设置（单击右上角的用户名）

   • 选择“开发者”选项卡

   • 点击“访问令牌”下的“管理”

   • 生成新的token，并立即保存

3. HTTP 路径：对于您的 SQL 仓库：

   • 前往 Databricks 中的 SQL 仓库

   • 选择您的仓库

   • 找到连接详细信息并复制 HTTP 路径

运行服务器

启动 MCP 服务器：

python main.py

您可以通过运行以下命令使用检查器测试 MCP 服务器

npx @modelcontextprotocol/inspector python3 main.py

可用的 MCP 工具

以下 MCP 工具可用：

1. run_sql_query(sql: str) - 在 Databricks SQL 仓库上执行 SQL 查询

2. list_jobs() - 列出工作区中的所有 Databricks 作业

3. get_job_status（job_id：int） - 通过 ID 获取特定 Databricks 作业的状态

4. get_job_details（job_id：int） - 获取有关特定 Databricks 作业的详细信息

LLM 用法示例

当与支持 MCP 协议的 LLM 一起使用时，此服务器可实现与 Databricks 环境的自然语言交互：

• “显示数据库中的所有表”

• “运行查询来计算客户表中的记录数”

• “列出我所有的 Databricks 作业”

• “检查作业 #123 的状态”

• “显示有关作业 #456 的详细信息”

故障排除

连接问题

• 确保您的 Databricks 主机正确并且不包含https://前缀

• 检查您的 SQL 仓库是否正在运行且可访问

• 验证您的个人访问令牌是否具有必要的权限

• 运行包含的测试脚本： python test_connection.py

安全注意事项

• 您的 Databricks 个人访问令牌可直接访问您的工作区

• 保护你的.env文件，切勿将其提交到版本控制

• 考虑仅使用具有适当权限范围的 Databricks 令牌

• 在安全的环境中运行此服务器