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Important
Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.
Les serveurs MCP gérés d’Azure Databricks sont des serveurs prêts à l’emploi qui connectent vos agents aux données dans Unity Catalog, aux index de recherche IA d’Azure Databricks, à Genie Agents et aux fonctions personnalisées. Ils connectent également des agents à des applications saaS (software-as-a-service) courantes telles que Slack et GitHub.
- Aucune configuration : Azure Databricks héberge les serveurs et gère l’authentification.
- Gouverné : Unity Catalog applique les autorisations, ainsi les agents et les utilisateurs accèdent uniquement aux outils et aux données que vous les autorisez à utiliser.
- Centralisé : afficher, surveiller et gérer chaque serveur à partir de Unity AI Gateway.
Pour appeler ces serveurs à partir du code de l’agent, consultez Utiliser des serveurs MCP dans les agents.
Azure Databricks dispose également de services MCP prêts à l’emploi dans le system.ai schéma pour les applications SaaS courantes (Slack, GitHub, Google Drive, etc.). Consultez les services MCP fournis par Databricks.
Serveurs managés disponibles
Databricks dispose des serveurs MCP suivants qui fonctionnent immédiatement. Lors de la connexion à des serveurs MCP gérés à l’aide de l’authentification pour le compte de l'utilisateur, incluez l'étendue OAuth correspondante pour chaque serveur auquel votre application doit accéder. Pour obtenir des instructions d’installation, consultez les méthodes d’authentification.
Genie One
Important
Cette fonctionnalité est en version bêta.
| Modèle d’URL | Étendue OAuth |
|---|---|
https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie |
genie |
Connectez n’importe quel agent au serveur Genie One MCP pour intégrer l’analytique agentique dans vos outils. Posez des questions sur les données en langage naturel dans vos données d’entreprise et obtenez une réponse ancrée dans Genie Ontology, avec une application MCP pour les visualisations inline et l’interactivité. Prise en main du serveur Genie One MCP →
Genie Agent
| Modèle d’URL | Étendue OAuth |
|---|---|
https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id} |
genie |
Interrogez un seul Agent Genie avec un langage naturel. Lecture seule.
Le serveur de l’agent Genie appelle Genie en tant qu’outil. Il ne transmet donc pas l’historique des conversations à l’API Genie. Pour conserver l’historique, utilisez Genie dans un système multi-agent.
Recherche PAR IA
| Modèle d’URL | Étendue OAuth |
|---|---|
https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/ai-search/{catalog}/{schema}/{index_name} |
ai-search |
Interroger des index de recherche IA pour rechercher des documents pertinents. Nécessite les vectorisations managées d’Azure Databricks.
La recherche IA était anciennement Vector Search. Le préfixe d’URL /api/2.0/mcp/vector-search/ précédent et la portée vector-search précédente fonctionnent toujours.
Databricks SQL - Outil de requête de base de données
| Modèle d’URL | Étendue OAuth |
|---|---|
https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/sql |
sql |
Exécutez SQL généré par l’IA pour créer des pipelines de données à partir d’outils de codage IA. Lecture et écriture.
Databricks SQL s’exécute de manière asynchrone : appelez l’outil pour démarrer, puis interrogez jusqu’à ce que la réponse se termine.
Fonctions du catalogue Unity
| Modèle d’URL | Étendue OAuth |
|---|---|
https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog}/{schema}/{function_name} |
unity-catalog |
Exécutez des fonctions de catalogue Unity en tant qu’outils SQL prédéfinis.
Exemple : un agent de support client
Connectez un agent à plusieurs serveurs MCP managés :
-
Recherche IA (
/api/2.0/mcp/ai-search/prod/customer_support) : recherchez des tickets de support et de la documentation. -
Genie Agent (
/api/2.0/mcp/genie/{billing_space_id}) : interroger les données de facturation et les informations client. -
Fonctions de catalogue Unity (
/api/2.0/mcp/functions/prod/billing) : exécutez des fonctions personnalisées pour les recherches de compte.
Cela donne aux agents des données non structurées (tickets), des données structurées (facturation) et une logique métier personnalisée à un seul endroit.
Ressources supplémentaires
- Utilisez des serveurs MCP dans des agents pour appeler des serveurs MCP gérés à partir du code de l’agent.
-
Métaparamètres pour les serveurs MCP gérés Azure Databricks afin de configurer le comportement de l’outil à l’aide des paramètres
_meta. - Connectez les MCP aux assistants IA et aux agents de programmation pour connecter des clients comme Cursor et Claude Desktop.