Připojení agentů k nástrojům

Propojení agentů s nástroji jim dává praktické možnosti nad rámec generování textu, jako je vyhledávání dokumentů, dotazování tabulek, volání externích rozhraní API nebo spouštění vlastního kódu.

Azure Databricks doporučuje připojení agentů k nástrojům prostřednictvím serverů MCP: pro Azure Databricks data používejte spravované servery připravené k použití, zaregistrujte externí servery jako spravované služby MCP nebo hostujte vlastní. Můžete také definovat vlastní nástroje pomocí funkcí katalogu Unity.

Kód vašeho agenta, vytvořený pomocí frameworků, jako jsou LangGraph nebo OpenAI SDK, a asistenti pro psaní kódu, jako jsou Claude Code a Cursor, využívají nástroje přes MCP prostřednictvím tří řízených cest v Databricks: MCP Services pro nástroje třetích stran, jako jsou GitHub a Slack, vašeho vlastního serveru MCP hostovaného v Databricks Apps pro vlastní nástroje a spravovaných serverů MCP pro data a kód v Databricks; to vše je spravováno v Unity Catalog pomocí oprávnění, zásad a auditu.

Připojení agentů k nástrojům

Approach Description
Připojení agentů k nástrojům třetích stran pomocí služeb MCP Zaregistrujte externí server MCP jako zabezpečitelný objekt spravovaný v Unity Catalog nebo použijte server poskytovaný Databricks pro přístup ke Slacku, GitHubu a dalším rozhraním API třetích stran.
Hostování vlastního serveru MCP Hostování vlastního serveru MCP jako aplikace Databricks za účelem zveřejnění vlastních nástrojů a obchodní logiky
Povolit agentům spouštět kód Nechte agenty spouštět Python dynamicky pomocí integrovaného system.ai.python_exec interpretu kódu.

Připojení agentů k datům

Approach Description
Připojení agentů ke strukturovaným datům Dotazování tabulek katalogu Unity, agentů Genie a Databricks SQL pomocí spravovaných serverů Genie a SQL MCP
Připojení agentů k nestrukturovaným datům Prohledávejte dokumenty v indexech vyhledávání AI v Databricks (vektorové vyhledávání) pomocí spravovaného serveru MCP služby AI Search.
Spravované servery MCP Servery MCP připravené k použití pro Azure Databricks data – Genie, AI Search, Databricks SQL a Unity Catalog – s jejich adresami URL a obory OAuth.
Vytváření nástrojů pomocí funkcí katalogu Unity Vytvořte ze známého dotazu SQL nebo vlastní logiky v Pythonu spravovaný nástroj funkce v Unity Catalog.

Pokud chcete volat servery MCP z kódu agenta, přečtěte si téma Použití serverů MCP v agentech. Pokud chcete propojit pomocníka pro kódování, jako je Claude Code nebo Cursor, přečtěte si téma Připojení MCPs k asistentům AI a agentům kódování. Koncepty MCP, úplný katalog serverů a ceny najdete v tématu Model Context Protocol (MCP) na Azure Databricks.

Pokud chcete volat REST API přímo z kódu agenta místo prostřednictvím MCP, použijte proxy připojení Unity Catalog.

  • Last updated on