Databricks MCP 服务器

这是一个连接到 Databricks API 的模型上下文协议（MCP）服务器，允许大语言模型（LLMs）运行 SQL 查询、列出作业并获取作业状态。

功能

• 在 Databricks SQL 仓库上运行 SQL 查询
• 列出所有 Databricks 作业
• 获取特定 Databricks 作业的状态
• 获取关于 Databricks 作业的详细信息

预备条件

• Python 3.7+
• Databricks 工作区，包括：
  • 个人访问令牌
  • SQL 仓库端点
  • 运行查询和访问作业的权限

安装

1. 克隆此仓库
2. 创建并激活虚拟环境（推荐）：

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

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 在根目录创建一个 .env 文件，并添加以下变量：

   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. 测试你的连接（可选但推荐）：

   python test_connection.py
   

获取 Databricks 凭证

1. 主机：你的 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（点击右上角的用户名）
   • 选择“开发者”标签
   • 在“访问令牌”下点击“管理”
   • 生成一个新的令牌，并立即保存它
3. HTTP 路径：对于你的 SQL 仓库：
   • 转到 Databricks 中的 SQL 仓库
   • 选择你的仓库
   • 查找连接详情并复制 HTTP 路径

启动服务器

启动 MCP 服务器：

python main.py

你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) - 在你的 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) - 根据 ID 获取特定 Databricks 作业的状态
4. get_job_details(job_id: int) - 获取关于特定 Databricks 作业的详细信息

使用示例与 LLMs

当与支持 MCP 协议的 LLMs 结合使用时，此服务器可以让你以自然语言方式与你的 Databricks 环境进行交互：

• “显示数据库中的所有表”
• “运行查询以计算客户表中的记录数”
• “列出我的所有 Databricks 作业”
• “检查作业 #123 的状态”
• “显示作业 #456 的详细信息”

故障排除

连接问题

• 确保你的 Databricks 主机正确且不包含 https:// 前缀
• 检查你的 SQL 仓库是否正在运行且可访问
• 验证你的个人访问令牌具有必要的权限
• 运行包含的测试脚本：python test_connection.py

安全注意事项

• 你的 Databricks 个人访问令牌提供了对你工作区的直接访问
• 保护你的 .env 文件，切勿将其提交到版本控制中
• 考虑仅使用具有适当权限范围的 Databricks 令牌
• 在安全环境中运行此服务器