MCP-Authentifizierung und Vernetzung

Für die Schritt-für-Schritt-Einrichtung nutze den Guide deines Coding-Agenten oder den Python-Quickstart. Nutzen Sie diese Seite, um die Anforderungen der gemeinsamen Authentifizierung und den Netzwerkzugang zu überprüfen.

Sign in to Azure Databricks

Nutze dein Azure Databricks-Benutzerkonto für interaktive Arbeit oder einen Service Principal für einen Agenten, der unbeaufsichtigt läuft. Folgen Sie dem Aufbau Ihres Maklers:

Anwendungsfall	Empfohlene Einrichtung
Programmieragenten	Verwenden Sie die Unity Gateway CLI. Es übernimmt die Anmeldung und aktualisiert die Zugangsdaten.
Lokale Python-Entwicklung	Nutzen Sie die Databricks CLI-Anmeldung.
Weitere interaktive MCP-Clients	Konfigurieren Sie OAuth mit einer registrierten Client-ID.
Unbeaufsichtigte Agenten	Verwenden Sie einen Service Principal mit OAuth Machine-to-Machine (M2M). Für Agenten in Databricks Apps siehe Agenten-Authentifizierung.

Der Benutzer oder Service Principal benötigt die Berechtigung, um das MCP aufzurufen. Wenn ein Tool Sie auffordert, sich bei einem externen Anbieter anzumelden, folgen Sie der Einstellung der externen Dienste.

Für lokale Tests akzeptieren von Databricks bereitgestellte und registrierte MCPs sowie alte Arbeitsbereichs-Endpunkte ein persönliches Zugriffstoken im Header Authorization: Bearer <token> . Behalten Sie Token aus der Quellcodekontrolle heraus. Server, die auf Databricks-Apps gehostet werden, benötigen OAuth und akzeptieren keine persönlichen Zugriffstoken.

Konfigurieren Sie einen benutzerdefinierten OAuth-Client

Nutze dies, wenn dein Kunde eine eigene OAuth-App benötigt. Die Claude Code- und Codex-Anleitungen enthalten ihre kundenspezifischen Einstellungen.

1. Erhalten Sie die exakte Weiterleitungs-URL von Ihrem Client, einschließlich Host, Port und Pfad.

2. Lass einen Kontoadministrator Einstellungen in der Kontokonsole öffnen, wähle App-Verbindungen aus und klicke auf Verbindung hinzufügen.

3. Gib einen Namen ein, füge die Weiterleitungs-URL hinzu und wähle die Scopes deines Servers aus:

   Server	URL	Umfang
   Bereitgestellte oder registrierte MCP	https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>	ai-gateway
   Server auf Databricks-Apps	https://<app-url>/mcp	Fügen Sie die Benutzerautorisierungsbereiche der App hinzu. Du musst außerdem in der App KÖNNEN NUTZEN .
   Workspace MCP-Endpunkt (Legacy)	Die URL auf der Serverseite	Nutze die für diesen Server aufgeführten Scopes.

4. Wählen Sie, ob Sie ein Client-Geheimnis generieren möchten:

   • Desktop- oder CLI-Client (öffentlicher Client): Clear Generiere ein Client-Geheimnis.
   • Serverseitiger Client, der Geheimnisse sicher speichert (vertraulicher Client): Leave Generiere ein Client-Geheimnis ausgewählt.

5. Speichere die Verbindung und kopiere die Client-ID. Wenn du ein Client-Secret generiert hast, kopiere diesen Wert auch.

6. Gib die Server-URL und die Client-Zugangsdaten in deinem MCP-Client ein. Nutzen Sie Streamable HTTP, fordern Sie den Serverbereich und offline_access Refresh-Tokens an und melden Sie sich an.

Siehe Create an OAuth App für UI- und CLI-Optionen. Änderungen können bis zu 30 Minuten dauern, bis sie wirksam werden. Azure Databricks MCP-Endpunkte unterstützen keine dynamische Client-Registrierung und verwenden daher einen Client, der eine vorkonfigurierte Client-ID akzeptiert.

Netzwerkzugang

Überprüfe den Zugriff vom Client zum Arbeitsbereich und vom Arbeitsbereich zum externen Server.

Client zum Arbeitsbereich

MCP-Anfragen müssen durch die eingehenden Netzwerksteuerungen Ihres Arbeitsbereichs erlaubt werden. Wenn IP-Zugriffslisten für den Arbeitsbereich aktiviert sind, bitten Sie einen Administrator, die öffentlichen IP-Adressen zuzulassen, von denen die Anfragen stammen:

Wo der MCP-Client ausgeführt wird	Adressen, die erlaubt sind
Auf deinem Computer zum Beispiel Claude Code, Codex CLI oder Cursor	Die öffentliche ausgehende IP deines Netzwerks. Wenn der Datenverkehr über ein Firmen-VPN oder einen Proxy läuft, nutze die ausgehende IP dieses Netzwerks. Dein Netzwerkadministrator kann sie bereitstellen.
In einem gehosteten Dienst wie einem Claude Connector oder ChatGPT	Die vom Anbieter veröffentlichten Outbound-IP-Bereiche. Siehe Claudes ausgehende IPs und ChatGPTs ausgehende IPs.

Bei gehosteten Clients erfolgt die Browser-Anmeldung aus Ihrem Netzwerk, während MCP-Anrufe von den Servern des Anbieters kommen. Beides muss erlaubt sein. Zum Beispiel bedeutet das erfolgreiche Einloggen über Ihr Firmen-VPN nicht, dass ChatGPT Ihren MCP erreichen kann.

Wenn Ihre Organisation auch kontextbasierte Ingress-Kontrollen verwendet, müssen die Anfragen auch diese Richtlinien erfüllen. Konto-IP-Zugriffslisten gelten für die Kontokonsole und den API-Zugriff, zum Beispiel indem ein Administrator eine OAuth-App erstellt.

Arbeitsbereich zum externen MCP-Server

Aufrufe an externe MCP-Anbieter über Unity Gateway nutzen die serverlose Rechenebene des Arbeitsbereichs. Dies gilt für registrierte externe Server und von Databricks bereitgestellte MCPs für externe Dienste.

Wenn Ihre serverlose NetzwerkrichtlinieEingeschränkten Zugriff verwendet, fügen Sie den vollständig qualifizierten Domainnamen (FQDN) des Servers zu den Erlaubten Domains hinzu. Beginnen Sie mit dem Host in der Unity Catalog-Verbindung des MCP. Prüfen system.access.outbound_network Sie weitere blockierte Ziele. Siehe Netzwerkrichtlinien verwalten und ausgehende Netzwerkprotokolle.

• Eine Unity Catalog-Verbindung erlaubt ihr Ziel nicht automatisch.
• Vollzugriff ist standardmäßig der Modus der Serverless-Netzwerk-Richtlinie, um ausgehende Internetverbindungen zuzulassen. Explizit blockierte Domains bleiben verweigert. Zum Beispiel verhindert eine Richtlinie, die Aufrufe zu diesem MCP-Server blockiert mcp.example.com . Bitten Sie einen Administrator, die gesperrten Ziele der Richtlinie zu überprüfen.
• Um den MCP-Verkehr im Trockenlaufmodus zu testen, wählen Sie Alle Produkte aus. Die SQL- und KI-Modellbereitstellungsoptionen von Databricks bringen den MCP-Verkehr nicht in den Trockenlauf.

Private Konnektivität

Um einen MCP-Server in deinem Cloud-Netzwerk zu erreichen, wähle aus, wie Azure Databricks serverlose Rechenleistung damit verbunden ist:

• Privater Endpunkt: Verwenden Sie Private Link, um den Datenverkehr auf einer privaten Verbindung zu halten. Ein Kontoadministrator fügt eine private Endpunktregel für die Serverdomäne zu einer Netzwerkkonnektivitätskonfiguration (NCC) hinzu, die mit Ihrem Arbeitsbereich verbunden ist. Ihr Cloud-Administrator genehmigt die Endpunktverbindung. Siehe Private Konnektivität konfigurieren.
• Öffentlicher Endpunkt mit Firewall: Konfigurieren Sie die Firewall des Servers so, dass Azure Databricks serverlose ausgehende IPs für die Cloud und Region Ihres Arbeitsbereichs erhalten. Diese IPs werden von Azure Databricks-Kunden geteilt, daher sollten Sie die Authentifizierung auf dem Server aktiviert halten. Siehe Find the outbound IPs und konfiguriere deine Firewall.

Domains, die zu privaten Endpunktregeln hinzugefügt werden, sind automatisch durch Netzwerkrichtlinien erlaubt, sodass Sie sie nicht separat zu den Erlaubten Domains hinzufügen müssen. Für einen öffentlichen Endpunkt folgen Sie der oben genannten Netzwerkrichtlinien.