Verbinden von Agents mit Tools

Das Verbinden Ihrer Agents mit Tools bietet ihnen praktische Funktionen über die Textgenerierung hinaus, z. B. das Durchsuchen von Dokumenten, abfragen von Tabellen, das Aufrufen externer APIs oder das Ausführen von benutzerdefiniertem Code.

Das Diagramm zeigt die MCP-Route, die Azure Databricks für die meisten Integrationen empfiehlt. MCP ist eine von mehreren Möglichkeiten, Agents mit externen Diensten zu verbinden. Neben MCP-Diensten können Sie REST-APIs direkt über eine Unity-Katalog-HTTP-Verbindung aufrufen. Wählen Sie verwaltetes OAuth für die Benutzerauthentifizierung, den Unity Catalog-Verbindungsproxy zum Aufrufen von APIs aus Agentcode oder Unity Catalog-Funktionstools aus, die umschließen http_request(). In der folgenden Tabelle werden die einzelnen Verbindungen zwischen Azure Databricks Daten und externen Diensten zusammengefasst:

Approach	Empfohlener Anwendungsfall
Verwaltete MCP-Server für Azure Databricks Daten	Verwenden Sie diesen Ansatz, um Azure Databricks Daten abzufragen und geregelte Funktionen mit den einsatzbereiten Genie-, Databricks AI Search-, Databricks SQL- und Unity Catalog-Funktionen MCP-Servern auszuführen.
Externe MCP-Server	Verwenden Sie diesen Ansatz für Dienste, die einen MCP-Server veröffentlichen. Es bietet automatische Erkennung von Tools und gesteuerten Zugriff über Unity AI Gateway.
Verwaltetes OAuth	Verwenden Sie diesen Ansatz für Google Drive- oder SharePoint-Integrationen. Azure Databricks verwaltet die OAuth-Anmeldeinformationen, sodass keine App-Registrierung erforderlich ist.
Unity Catalog Connections Proxy	Verwenden Sie diesen Ansatz, um direkte REST-API-Aufrufe von Agentcode mithilfe des eigenen Client-SDK des externen Diensts zu tätigen.
Unity Catalog-Funktionstools	Verwenden Sie diesen Ansatz für SQL-basierte Tooldefinitionen, die die `http_request()` Funktion umschließen.

Verwaltete MCP-Server für Azure Databricks Daten

Azure Databricks bietet einsatzbereite verwaltete MCP-Server, die Agents kontrollierten Zugriff auf Daten und Funktionen in Ihrem Arbeitsbereich ermöglichen, ohne dass Sie einen Server erstellen oder hosten müssen. Jeder Server verfügt über eine dedizierte URL und einen OAuth-Bereich, und der Unity-Katalog steuert den Zugriff:

Genie: Abfragen strukturierter Daten in Genie Agents und Unity Catalog-Tabellen mit natürlicher Sprache.
Databricks AI Search (Vektorsuche):Dokumente in Vektorsuchindizes durchsuchen.
Databricks SQL: Ausführen von SQL-Abfragen für Unity-Katalogtabellen.
Unity-Katalogfunktionen: Rufen Sie benutzerdefinierte Python- und SQL-Funktionen auf, die im Unity-Katalog registriert sind.

Informationen zu Server-URLs, OAuth-Bereichen und dem vollständigen Katalog finden Sie unter Azure Databricks verwalteten MCP-Servern. Informationen zum Aufrufen dieser Server aus dem Agentcode finden Sie unter Verwenden von MCP-Servern in Agents.

Externe MCP-Server

Verbinden Sie Ihre Agents mit externen Anwendungen wie Slack, Google Calendar oder einem beliebigen Dienst mit einer API. Azure Databricks bietet verschiedene Ansätze, je nachdem, ob der externe Dienst über einen MCP-Server verfügt, unabhängig davon, ob Sie die Benutzerauthentifizierung benötigen, oder ob Sie APIs lieber direkt aus dem Agentcode aufrufen möchten. Alle Ansätze basieren auf einer Unity-Katalog-HTTP-Verbindung, die sichere, geregelte Anmeldeinformationsverwaltung bereitstellt und mehrere Authentifizierungsmethoden unterstützt, einschließlich OAuth 2.0-Benutzer-zu-Computer-Authentifizierung (U2M) und Computer-zu-Computer-Authentifizierung (M2M).

Wenn der externe Dienst über einen MCP-Server verfügt, empfiehlt Azure Databricks, ihn als MCP-Dienst im Unity-Katalog zu registrieren. MCP-Dienste bieten automatische Toolerkennung, benutzerspezifische Authentifizierung und Governance über Unity AI Gateway mit Berechtigungen, Toolauswahl und Servicerichtlinien.

Siehe Registrieren eines externen MCP-Servers , um einen externen MCP-Server als MCP-Dienst zu registrieren und zu steuern. Informationen zum Einrichten von Verbindungen und Authentifizierung finden Sie in Schritt 1. Erstellen Sie eine Verbindung.
Siehe Verwenden von MCP-Servern in Agents für Codebeispiele pro Agent-Framework (OpenAI Agents SDK, LangGraph, Model Serving).

Für gängige Software-as-a-Service(SaaS)-Tools wie Slack, GitHub und Google Drive bietet Azure Databricks einsatzbereite MCP-Dienste ohne Setup. Siehe von Databricks bereitgestellte MCP Services.

Verwaltetes OAuth

Azure Databricks bietet verwaltete OAuth-Flüsse für ausgewählte API-Toolanbieter. Sie müssen ihre eigene OAuth-App nicht registrieren oder Anmeldeinformationen verwalten. Azure Databricks empfiehlt verwaltetes OAuth für Entwicklung und Tests. Wenn Produktionsanwendungsfälle das Generieren von benutzerdefinierten OAuth-Anmeldeinformationen erfordern, finden Sie weitere Informationen in der Dokumentation der Anbieter.

Die folgenden Integrationen verwenden OAuth-Anmeldeinformationen, die Azure Databricks sicher im Back-End verwaltet und speichert.

Provider	Konfigurationsnotizen	Unterstützte Geltungsbereiche	Beschreibung
Google Drive-API	None	`https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly https://www.googleapis.com/auth/documents.readonly https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly offline_access`	Lesezugriff auf Google Drive-Dateien, einschließlich Google Docs und Google Tabellen.
Gmail-API	None	`https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly offline_access`	Nur-Lesezugriff auf Gmail-Nachrichten, Konversationen, Entwürfe und Labels.
Google Calendar API	None	`https://www.googleapis.com/auth/calendar.readonly offline_access`	Nur-Lesezugriff auf Google Calendar-Ereignisse, Kalender und Verfügbarkeitsinformationen.
SharePoint-API	None	https://graph.microsoft.com/User.Read https://graph.microsoft.com/User.ReadBasic.All https://graph.microsoft.com/Sites.Read.All https://graph.microsoft.com/Files.Read https://graph.microsoft.com/Files.Read.All https://graph.microsoft.com/Mail.Read https://graph.microsoft.com/Mail.ReadBasic https://graph.microsoft.com/Mail.Read.Shared https://graph.microsoft.com/MailboxFolder.Read https://graph.microsoft.com/MailboxItem.Read https://graph.microsoft.com/Calendars.Read https://graph.microsoft.com/Calendars.Read.Shared https://graph.microsoft.com/Chat.Read https://graph.microsoft.com/Chat.ReadBasic https://graph.microsoft.com/ChatMember.Read https://graph.microsoft.com/ChatMessage.Read https://graph.microsoft.com/Channel.ReadBasic.All https://graph.microsoft.com/ChannelMessage.Read.All https://graph.microsoft.com/OnlineMeetings.Read https://graph.microsoft.com/OnlineMeetingTranscript.Read.All https://graph.microsoft.com/OnlineMeetingAiInsight.Read https://graph.microsoft.com/OnlineMeetingArtifact.Read.All https://graph.microsoft.com/OnlineMeetingRecording.Read.All offline_access openid profile email	Schreibgeschützter Zugriff über Microsoft Graph auf SharePoint- und OneDrive-Dateien, Outlook-E-Mails und -Kalender sowie Microsoft-Teams-Chats, -Kanäle und -Besprechungen.

Um verwaltetes OAuth einzurichten, erstellen Sie eine HTTP-Verbindung mit dem Authentifizierungstyp OAuth User to Machine Per User und wählen Sie Ihren Anbieter aus dem Dropdown-Menü OAuth-Anbieter aus. Ausführliche Schritte finden Sie unter Erstellen einer Verbindung mit dem externen Dienst.

Der Anbieter fordert jeden Benutzer auf, bei der ersten Verwendung zu autorisieren.

Geben Sie bei Bedarf die folgenden Umleitungs-URIs an, die von OAuth verwaltet werden:

Wolke	Umleitungs-URI
AWS	`https://oregon.cloud.databricks.com/api/2.0/http/oauth/redirect`
Azure	`https://westus.azuredatabricks.net/api/2.0/http/oauth/redirect`
GCP	`https://us-central1.gcp.databricks.com/api/2.0/http/oauth/redirect`

Für verwaltete OAuth-Anbieter mit einem veröffentlichten MCP-Server wie Glean, GitHub, Atlassian und Slack können Azure Databricks die OAuth-Anmeldeinformationen verwalten, wenn Sie den Server als MCP-Dienst registrieren. Siehe verwaltete OAuth-Anbieter.

Proxyendpunkt für Unity Catalog-Verbindungen

Verwenden Sie den Unity Catalog Connections-Proxyendpunkt mit dem eigenen Client-SDK des externen Diensts, um REST-APIs direkt aus dem Agentcode aufzurufen. Verweisen Sie die Basis-URL des SDK auf den Proxyendpunkt, und verwenden Sie Ihr Azure Databricks-Token als API-Schlüssel. Azure Databricks authentifiziert die Anforderung und fügt automatisch die Anmeldeinformationen des externen Diensts aus der Unity-Katalogverbindung ein. Ihr Code behandelt die Token des externen Diensts nicht direkt.

Erforderliche Berechtigungen:USE CONNECTION auf dem Verbindungsobjekt.

OpenAI

Verwenden Sie DatabricksOpenAI, um Anrufe an externe OpenAI über den Unity Catalog-Verbindungsproxy weiterzuleiten. Erstellen Sie zunächst eine Unity-Katalog-HTTP-Verbindung mit Ihrem OpenAI-API-Schlüssel, der als Databricks-Schlüssel gespeichert ist:

CREATE CONNECTION openai_connection TYPE HTTP
OPTIONS (
  host 'https://api.openai.com',
  base_path '/v1',
  bearer_token secret ('<secret-scope>', '<secret-key>')
);

Installieren Sie dann das databricks-openai Paket, und verwenden Sie den Proxy-URL- und Arbeitsbereichsclient in Ihrem Agentcode:

pip install databricks-openai

from databricks_openai import DatabricksOpenAI
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

client = DatabricksOpenAI(
    workspace_client=w,
    base_url=f"{w.config.host}/api/2.0/unity-catalog/connections/openai_connection/proxy/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Slack

Konfigurieren Sie das Slack-SDK, um den Unity Catalog-Verbindungsproxy zu durchlaufen. Erstellen Sie eine Unity-Katalog-HTTP-Verbindung mit Host https://slack.com und Basispfad /api, und verwenden Sie dann die Proxy-URL als SDK-Basis-URL:

from slack_sdk import WebClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

client = WebClient(
    token=w.config.authenticate()["Authorization"].split(" ")[1],
    base_url=f"{w.config.host}/api/2.0/unity-catalog/connections/slack_connection/proxy/",
)

result = client.chat_postMessage(channel="C123456", text="Hello from Databricks!")
print(result["message"]["text"])

Generisches HTTP

Verwenden Sie für Dienste ohne dediziertes SDK die requests Bibliothek mit der Proxy-URL direkt:

import requests
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

response = requests.post(
    f"{w.config.host}/api/2.0/unity-catalog/connections/my_connection/proxy/api/v1/resource",
    headers={
        **w.config.authenticate(),
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={"key": "value"},
)

Ausführliche Informationen zum Proxyendpunkt, unterstützten Authentifizierungsmethoden und Verbindungseinrichtung finden Sie unter Weiterleitungsanforderungen über den HTTP-Verbindungsproxy.

Tools für Unity Catalog-Funktionen

Note

Azure Databricks empfiehlt die Verwendung von MCP-Diensten oder dem Unity Catalog-Verbindungsproxy für neue Integrationen. Unity Catalog-Funktionstools mit http_request werden weiterhin unterstützt, sind aber nicht mehr der empfohlene Ansatz.

Sie können eine Unity-Katalogfunktion erstellen, die http_request() umschließt, um externe Dienste aufzurufen. Dieser Ansatz ist nützlich für SQL-basierte Tooldefinitionen, z. B. eine Funktion, die eine Nachricht an Slack sendet. Die vollständige exemplarische Vorgehensweise, einschließlich der Einschränkungen des SQL-Beispiels und des Verbindungstyps, finden Sie unter Aufrufen externer APIs mit http_request (Legacy).

Beispiel-Notebooks

Die folgenden Notizbücher veranschaulichen das Erstellen von KI-Agent-Tools, die eine Verbindung mit Slack, OpenAI und Azure KI-Suche herstellen.

Eine exemplarische Vorgehensweise zum Verbinden eines Agents mit Microsoft Teams finden Sie unter Verbinden eines AI-Agents mit Microsoft Teams.

Weitere Ressourcen

Verbinden Sie Agenten mit Tools von Drittanbietern über MCP Services, um externe MCP-Server zu registrieren und zu verwalten.
Erstellen Sie KI-Agent-Tools mithilfe von Unity Catalog-Funktionen , um Unity Catalog-Funktionstools zu erstellen, einschließlich des legacy-Ansatzes http_request .
Integrieren Sie Unity-Katalogtools in generative KI-Frameworks von Drittanbietern, um Unity-Katalogtools mit LangChain, LlamaIndex, OpenAI und Anthropic zu verwenden.
Stellen Sie eine Verbindung mit externen HTTP-Diensten her, um HTTP-Verbindungen und den Verbindungsproxy zu konfigurieren.

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Last updated on 2026-07-09