JM

jordineil/mcp-databricks-server

Developer tools

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

50 stars 25 forks Качество 41 Тренд 13

jordineil/mcp-databricks-server - кандидат на сервер MCP, импортированный из https://github.com/jordineil/mcp-databricks-server.

Обзор

jordineil/mcp-databricks-server - кандидат на сервер MCP, импортированный из https://github.com/jordineil/mcp-databricks-server.

Обзор (машинный перевод)

Сервер Model Context Protocol (MCP), который подключается к API Databricks, позволяя LLM запускать SQL-запросы, перечислять задания и получать статус работы.

Особенности

Запускать SQL-запросы на хранилищах Databricks SQL Список всех рабочих мест Databricks Получить статус конкретной работы Databricks Получите подробную информацию о рабочих местах Databricks

Предпосылки

Python 3.7+

  • Рабочее пространство Databricks с:
  • Личный доступ к токену Конечная точка склада SQL
  • Разрешение на выполнение запросов и доступ к заданиям

Настройка

  1. Клонировать это хранилище

  2. Создание и активация виртуальной среды (рекомендуется):

  3. Установить зависимости:

  4. Создать файл .env в корневой директории со следующими переменными:

5.Проверить соединение (необязательно, но рекомендуется):

Получение сертификатов Databricks

  1. Host: URL-адрес экземпляра Databricks (например, your-instance.cloud.databricks.com)
  2. Token: Создайте персональный токен доступа в Databricks: Перейдите к настройкам пользователя (нажмите свое имя пользователя в правом верхнем углу)
  • Выберите вкладку “Разработчик”
  • Нажмите «Управление» в разделе «Токены доступа» Создайте новый токен и немедленно сохраните его
  1. HTTP Path: Для вашего SQL-хранилища: Перейти на SQL склады в Databricks

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

Databricks MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that connects to Databricks API, allowing LLMs to run SQL queries, list jobs, and get job status.

Features

  • Run SQL queries on Databricks SQL warehouses
  • List all Databricks jobs
  • Get status of specific Databricks jobs
  • Get detailed information about Databricks jobs

Prerequisites

  • Python 3.7+
  • Databricks workspace with:
    • Personal access token
    • SQL warehouse endpoint
    • Permissions to run queries and access jobs

Setup

  1. Clone this repository
  2. Create and activate a virtual environment (recommended):
    python -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
    
  3. Install dependencies:
    pip install -r requirements.txt
    
  4. Create a .env file in the root directory with the following variables:
    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. Test your connection (optional but recommended):
    python test_connection.py
    

Obtaining Databricks Credentials

  1. Host: Your Databricks instance URL (e.g., your-instance.cloud.databricks.com)
  2. Token: Create a personal access token in Databricks:
    • Go to User Settings (click your username in the top right)
    • Select “Developer” tab
    • Click “Manage” under “Access tokens”
    • Generate a new token, and save it immediately
  3. HTTP Path: For your SQL warehouse:
    • Go to SQL Warehouses in Databricks
    • Select your warehouse
    • Find the connection details and copy the HTTP Path

Running the Server

Start the MCP server:

python main.py

You can test the MCP server using the inspector by running

npx @modelcontextprotocol/inspector python3 main.py

Available MCP Tools

The following MCP tools are available:

  1. run_sql_query(sql: str) - Execute SQL queries on your Databricks SQL warehouse
  2. list_jobs() - List all Databricks jobs in your workspace
  3. get_job_status(job_id: int) - Get the status of a specific Databricks job by ID
  4. get_job_details(job_id: int) - Get detailed information about a specific Databricks job

Example Usage with LLMs

When used with LLMs that support the MCP protocol, this server enables natural language interaction with your Databricks environment:

  • “Show me all tables in the database”
  • “Run a query to count records in the customer table”
  • “List all my Databricks jobs”
  • “Check the status of job #123”
  • “Show me details about job #456”

Troubleshooting

Connection Issues

  • Ensure your Databricks host is correct and doesn’t include https:// prefix
  • Check that your SQL warehouse is running and accessible
  • Verify your personal access token has the necessary permissions
  • Run the included test script: python test_connection.py

Security Considerations

Открыть полный README на GitHub

Установка

npx @modelcontextprotocol/inspector python3 main.py
Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →