Databricks MCP 服务器

一个连接到 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。

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
• 获取有关 Databricks 作业的详细信息

前提条件

• Python 3.7+
• 具有以下条件的 Databricks 工作区：
  • 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  # 在 Windows 上：.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（可选但推荐）：

   python test_connection.py
   

获取 Databricks 凭据

1. Host: 您的 Databricks 实例 URL（例如，your-instance.cloud.databricks.com）
2. Token: 在 Databricks 中创建一个个人访问令牌：
   • 转到用户设置（单击右上角的用户名）
   • 选择“开发者”选项卡
   • 单击“访问令牌”下的“管理”
   • 生成一个新令牌，并立即保存它
3. HTTP Path: 对于您的 SQL 仓库：
   • 转到 Databricks 中的 SQL 仓库
   • 选择您的仓库
   • 找到连接详细信息并复制 HTTP Path

运行服务器

启动 MCP 服务器：

python main.py

您可以使用 inspector 通过运行以下命令来测试 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) - 在您的 Databricks SQL 仓库上执行 SQL 查询
2. list_jobs() - 列出您工作区中的所有 Databricks 作业
3. get_job_status(job_id: int) - 按 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

与 LLM 的示例用法

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

• "Show me all tables in the database" (显示数据库中的所有表)
• "Run a query to count records in the customer table" (运行查询以计算客户表中的记录)
• "List all my Databricks jobs" (列出我所有的 Databricks 作业)
• "Check the status of job #123" (检查作业 #123 的状态)
• "Show me details about job #456" (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 host 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 个人访问令牌提供对您工作区的直接访问
• 保护您的 .env 文件，并且永远不要将其提交到版本控制
• 考虑使用仅具有适当权限范围的 Databricks 令牌
• 在安全环境中运行此服务器