Búsqueda web en Azure Databricks

Esta página describe cómo fundamentar las respuestas con información en tiempo real de la web en Azure Databricks. Utiliza un servidor de búsqueda web con Model Context Protocol (MCP) para conectar clientes y agentes compatibles con MCP con herramientas de búsqueda web.

Tip

Genie Code puede hacer esto por ti. Pruebe esta indicación de ejemplo:

Query the system.ai.gemini-3-1-pro model using the OpenAI client with the google_search parameter enabled, ask a question about a current event, and print the response.

La búsqueda web permite que los modelos de base recuperen información actualizada de la Internet durante la generación de respuestas. Cuando la búsqueda web está habilitada, el modelo puede buscar la web para encontrar información relevante e incorporarla en su respuesta. Esto resulta útil para preguntas sobre eventos actuales, datos recientes o cualquier tema en el que la información en tiempo real mejore la respuesta.

Habilita la búsqueda web de clientes y agentes compatibles con MCP utilizando un servidor MCP de búsqueda web, como You.com de Azure Databricks Marketplace.

Búsqueda web a través de MCP

Los clientes y agentes compatibles con MCP pueden llamar a una herramienta de búsqueda web independientemente de su proveedor de modelos. Conecta a tu cliente o agente a un servicio o servidor MCP de búsqueda web usando MCP.

La herramienta de búsqueda web nativa de Anthropic no está disponible a través de las API de Azure Databricks Foundation Model. Utiliza MCP para proporcionar herramientas de búsqueda web a agentes que emplean modelos Anthropic.

Configuración del servidor MCP de You.com

You.com es una alternativa de terceros para clientes y agentes compatibles con MCP.

  1. Vaya a Marketplace > Agents > MCP Servers en el área de trabajo de Azure Databricks.
  2. Busque You.com y haga clic en Instalar.
  3. Configure la conexión:
  • Nombre de conexión: escriba un nombre (por ejemplo, youcom_web_search).
  • Token de portador: escriba la clave de API de You.com.
  1. Haga clic en Instalar.
  2. Conceda privilegios USE CONNECTION a los usuarios o grupos adecuados en Conexiones > de catálogo > [su conexión] > Permisos.

Después de la instalación, el servidor MCP está disponible como una herramienta en AI Playground, agentes y otros clientes compatibles con MCP. La dirección URL del punto de conexión de proxy para la conexión es:

https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>

Usa You.com con Claude Code

Para usar You.com con las APIs de Claude Code y Azure Databricks Foundation Model, añade el servidor MCP You.com:

claude mcp add youcom-search \
  --transport http \
  --url "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>" \
  --header "Authorization: Bearer <your-databricks-pat>"

Compruebe que el servidor se agregó con claude mcp list.

Como alternativa, agregue el servidor directamente a ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "youcom-search": {
      "type": "http",
      "url": "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Modelos compatibles

La búsqueda web de MCP requiere un cliente o agente que pueda llamar a las herramientas MCP. No se limita a un proveedor de modelos específico. Para la integración de agentes, consulta Usar herramientas MCP en un agente Python.

Privacidad y retención de datos

Cuando activas la búsqueda web a través de las APIs de Azure Databricks Foundation Model, la búsqueda se ejecuta en un endpoint de foundation model alojado en Azure Databricks. La consulta de búsqueda y los resultados son procesados por el modelo alojado independientemente del modelo al que llame tu aplicación. Los mismos términos de protección y retención de datos que rigen el Model Serving se aplican a estas solicitudes:

  • Azure Databricks no utiliza entradas enviadas a Model Serving, ni salidas de éste para entrenar modelos. Consulta Protección de datos del servicio de modelos.
  • Cualquier almacenamiento temporal para detectar abusos se mantiene en la misma región que tu espacio de trabajo y tiene un límite de tiempo. Consulta Retención de datos.

El modelo formula consultas de búsqueda a partir de tu instrucción y las envía a un proveedor de búsqueda externo para obtener resultados. Trate el contenido del prompt que se envía a la búsqueda web como datos que salen de Azure Databricks y se comparten con el proveedor de búsqueda, y delimita en consecuencia lo que envía su aplicación.

Limitaciones

  • La búsqueda web no está disponible para las áreas de trabajo con el cumplimiento de HIPAA/BAA habilitada porque las consultas de búsqueda web se envían a servicios de búsqueda externos que no son compatibles con HIPAA.
  • Los resultados de la búsqueda web dependen de la capacidad del modelo de formular consultas de búsqueda y sintetizar resultados. La calidad de la respuesta puede variar.

Recursos adicionales

  • Última actualización el