Model Context Protocol (MCP) für Databricks

MCP ist ein Open Source-Standard, der KI-Agents mit Tools, Ressourcen, Eingabeaufforderungen und anderen kontextbezogenen Informationen verbindet.

Databricks stellt die folgenden Arten von MCP-Servern bereit:

MCP-Server	Description
Verwaltete MCP	Greifen Sie sofort auf Databricks-Features mit vorinstallierten MCP-Servern zu.
Externer MCP	Stellen Sie sicher eine Verbindung mit MCP-Servern her, die außerhalb von Azure Databricks gehostet werden, indem Sie verwaltete Verbindungen verwenden.
Benutzerdefinierter MCP	Hosten Sie einen benutzerdefinierten MCP-Server als Databricks-App.

Um Ihre verfügbaren MCP-Server anzuzeigen, wechseln Sie zu Ihrem Arbeitsbereich> > Agents> > MCP-Server:

Anleitung zur Verwendung von MCP-Servern

MCP wurde für die Verwendung mit einem LLM entwickelt, das die verfügbaren Tools dynamisch ermittelt, entscheidet, welche Tools aufgerufen werden sollen, und interpretiert die Ausgabe. Beim Erstellen von Agents, die MCP-Server verwenden, empfiehlt Databricks Folgendes:

• Toolnamen nicht hartkodieren: Der Satz der verfügbaren Tools kann sich ändern, da Databricks neue Funktionen hinzufügt oder bestehende ändert. Ihr Agent sollte zur Laufzeit Tools dynamisch entdecken, indem er Tools auflistet.
• Analysieren Sie die Toolausgabe nicht programmgesteuert: Toolausgabeformate sind nicht garantiert stabil. Lassen Sie Ihre LLM Informationen aus Toolantworten interpretieren und extrahieren.
• Lassen Sie die LLM entscheiden: Die LLM Ihres Agents sollte bestimmen, welche Tools basierend auf der Anforderung des Benutzers und den vom MCP-Server bereitgestellten Toolbeschreibungen aufgerufen werden sollen.

Diese Methoden ermöglichen es Ihren Agents, automatisch von Verbesserungen an MCP-Servern zu profitieren, ohne Dass Codeänderungen erforderlich sind.

Preise berechnen

Benutzerdefinierte MCP-Server unterliegen den Preisen von Databricks Apps.

Die Preise für verwaltete MCP-Server hängen vom Typ des Features ab:

• Unity Catalog-Funktionen verwenden serverlose allgemeine Computepreise.

• Genie Spaces verwenden Preisgestaltung für serverlose SQL-Computing-Ressourcen.

• DBSQL-Server verwenden Databricks SQL-Preise.

• Vektorsuchindizes verwenden Vektorsuchpreise.