Connectez Claude Code

Utilisez Claude Code ou l’application de bureau Claude avec des modèles, des outils MCP et des compétences via Unity Gateway. Pour le code Claude, utilisez la ligne de commande Unity Gateway (ug) ou configurez la connexion manuellement. Pour l’application de bureau, configurez la connexion dans les paramètres de l’application.

Pour connecter des outils à une configuration existante de Claude Code, allez dans Ajouter des outils MCP. Pour Claude sur le web ou une session de bureau utilisant votre compte Claude, utilisez Connecteurs Claude.

Prerequisites

Vous avez besoin de l’URL de votre espace de travail Azure Databricks et de l’accès aux modèles que vous souhaitez utiliser. Pour la configuration de bureau, installez la dernière application Claude et demandez à votre administrateur de compte un identifiant client OAuth, comme décrit ci-dessous.

Si votre administrateur a déjà configuré votre appareil, suivez les instructions de connexion et de lancement de votre organisation.

Claude Code

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway (recommandée)

Installez ug, puis exécutez cette commande depuis le répertoire de votre projet :

ug claude

Suivez les instructions pour sélectionner votre espace de travail et vous connecter. ug configure la connexion et ouvre Claude Code dans votre terminal. Commencez à travailler avec les mêmes indications et commandes que vous utilisez déjà. Pour changer de modèle, entrez /model.

Continuez vers Ajouter des outils MCP pour connecter des données et des services. Pour télécharger des compétences partagées, lancez ug skills add et sélectionnez celles que vous souhaitez. Consultez Ajouter des outils et des compétences pour plus d’options.

Configurez manuellement le code Claude

Fusionnez les paramètres suivants dans ~/.claude/settings.json:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_MODEL": "<model-api-name>",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<databricks-personal-access-token>",
    "ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS": "x-databricks-use-coding-agent-mode: true",
    "CLAUDE_CODE_USE_GATEWAY": "1",
    "ENABLE_PROMPT_CACHING_1H": "1",
    "ENABLE_TOOL_SEARCH": "true"
  }
}

Remplacez <workspace-hostname> par votre nom d’hôte d’espace de travail, sans https://. Définissez <model-api-name> sur le nom complet, dans Unity Catalog, d’un modèle Claude API auquel vous avez accès, et fournissez votre jeton d’accès personnel Azure Databricks.

Exécutez claude depuis votre annuaire de projet. Pour d’autres réglages, voir Claude Code settings.

Ajouter des outils MCP

Pour utiliser system.ai.dbsql, system.ai.sandbox ou system.ai.web_search, un administrateur de compte doit activer la version bêta Unity Gateway depuis la page Previews de la console de compte. Voir Gérer les aperçus du compte.

Ouvrez Unity Gateway MCPs > dans votre espace de travail. Choisissez un MCP intégré ou enregistrez votre serveur MCP externe.
Copiez le nom complet du MCP, comme system.ai.github ou <catalog>.<schema>.<service>.
Confirmez que vous avez accès au MCP.
Après l’installation ug, ajoutez le MCP à Claude Code :
```
ug mcp add --agents claude --names <catalog>.<schema>.<service>
```
Remplacez l’espace réservé par le nom que vous avez copié. Par exemple, utilisez --names system.ai.github pour GitHub. Pour choisir les services de manière interactive, omettez --names.

Lors de la première configuration, suivez les instructions pour sélectionner votre espace de travail, vous connecter et choisir un modèle. ug configure à la fois l’accès au modèle et au MCP, et actualise les informations d’identification. Redémarrez Claude Code avec ug claude, puis testez un outil.

Ajouter manuellement les outils MCP

Utilisez le client OAuth intégré ci-dessous, ou configurez votre propre application OAuth. Pour ajouter un MCP avec le client intégré, exécutez :

claude mcp add --transport http --scope user \
  --client-id claude-code --callback-port 3118 \
  databricks-tools \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>"

Remplacez le nom d’hôte et le nom MCP. Cela utilise le client OAuth intégré claude-code . Ouvrez Claude Code, entrez /mcp, et connectez-vous au serveur avec votre compte Azure Databricks. Répétez avec un nom de serveur différent pour chaque MCP que vous souhaitez ajouter, puis testez un outil.

Utilisez votre propre application OAuth

Demandez à un administrateur de compte d’ouvrir Paramètres > Connexions d’application > Ajouter une connexion dans la console du compte.
Saisissez un nom tel que claude-code-mcp, décochez Générer un secret client pour un client public, définissez l’URL de redirection sur http://localhost:8080/callback, et sélectionnez la portée ai-gateway. Sauvegardez et copiez l’identifiant client. Voir Créer une application OAuth.

Enregistrez le MCP en utilisant cet identifiant client et le port de rappel correspondant :

claude mcp add --transport http --scope user \
  --client-id <client-id> --callback-port 8080 \
  databricks-tools \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>"

Ouvre Claude Code, saisis /mcp, et connecte-toi. Si votre organisation a besoin d’un client confidentiel, ajoutez --client-secret à la commande et entrez le secret lorsque vous y êtes invité.

Tester un outil MCP

Dans Claude Code, entrez /mcp et vérifiez que le serveur est connecté.
Demandez à Claude d’énumérer les outils de ce serveur, puis demandez d’effectuer une opération de lecture. Pour GitHub, demandez-lui de trouver un problème dans un dépôt auquel vous pouvez accéder. Pour un serveur personnalisé, utilisez un outil et des paramètres que vous avez testés lors de l’enregistrement.
Si un appel d’outil vous invite à vous connecter, ouvrez le lien de connexion envoyé par le MCP, accordez le consentement du fournisseur, puis réessayez l’appel.
Vérifiez que Claude effectue un appel d’outil et renvoie son résultat. Une réponse textuelle seule ne confirme pas la connexion.

Pour utiliser les données Azure Databricks, connectez-vous à system.ai.genie_one_mcp pour des questions métier ou à system.ai.dbsql pour SQL. Par exemple, demandez au MCP SQL d’exécuter SELECT 1 AS result.

Pour les permissions, les politiques et l’utilisation, voir Gouverner un MCP.

Connecter manuellement les compétences

Pour exposer les compétences publiées sur Unity Gateway comme outils, enregistrez le registre de compétences comme serveur HTTP MCP :

claude mcp add --transport http --scope user \
  --header "Authorization: Bearer <databricks-personal-access-token>" \
  databricks-skill-registry \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>"

Remplacez les espaces réservés par les valeurs correspondant à votre espace de travail, votre jeton et votre schéma de compétence. Conservez la barre oblique finale avant ?schema. Pour inclure plusieurs schémas, répétez le paramètre : ?schema=main.default&schema=ml.prod.

Redémarrez Claude Code et vérifiez la connexion avec /mcp. Demandez à Claude d’utiliser une compétence par son nom complet, par exemple Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query. : Cette connexion expose les compétences comme des outils MCP ; ug skills add télécharge plutôt des compétences pour la découverte native.

Application de bureau Claude

1. Obtenir un ID client OAuth

Demandez à votre administrateur de compte de créer une connexion OAuth pour une application. Dans la console de comptes Azure Databricks, ouvrez les connexions de l’application > Paramètres > Ajouter la connexion et utiliser :

Réglage	Value
Type d’identité	Application standard
Nom de l’application	`claude-desktop`
Générer un secret client	Non coché (client public)
URL de redirection	`http://127.0.0.1:53180/callback`
Champs d’accès	`ai-gateway`

Sauvegardez la connexion et copiez l’identifiant client. Si vous prévoyez d’associer des compétences, inscrivez-vous également http://127.0.0.1:53280/callback.

2. Connectez-vous à la passerelle Unity

Depuis l’écran de connexion de l’application de bureau, sélectionnez Aide > Dépannage > Activer le mode développeur, puis Développeur > Configurer l’inférence tierce.

Sur la page Connexion , sélectionnez Passerelle et entrez :

Réglage	Value
Type d’informations d’identification	Connexion interactive
URL de base de la passerelle	`https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic`
ID du client	Votre identifiant client OAuth
URL de l’émetteur	`https://<workspace-hostname>/oidc`
Jeton porteur	Access token (Jeton d’accès)
Scopes	`ai-gateway`
Ajouter `offline_access`	activé
Rediriger le port	`53180`

Remplacez-le <workspace-hostname> par votre nom d’hôte Azure Databricks workspace. Laissez les autres réglages dans leurs paramètres par défaut. Voir la configuration de la passerelle d'Anthropic pour plus de détails sur les champs.

Cliquez sur Test connection et connectez-vous à Azure Databricks. Sélectionnez Appliquer des modifications, puis Sauvegarder et Redémarrer. Sur l’écran de connexion, choisissez la configuration tierce et lancez une conversation dans Code ou Cowork.

3. Ajouter des outils et compétences MCP

Ouvrez Développeur > Configurer l’inférence tierce > Connecteurs. Sous Serveurs MCP gérés, ajoutez une entrée pour chaque MCP ou registre de compétences que vous souhaitez utiliser.

Utilisez ces réglages pour les deux types de connecteurs :

Réglage	Value
Transport	HTTP diffusable en continu
OAuth	Amenez votre propre client
ID du client	Votre identifiant client OAuth
Secret de client	Laisser vide
Serveur d’autorisation	`["https://<workspace-hostname>/oidc"]`
Scope	`ai-gateway`
Requête `offline_access`	activé
Animateur de rappel	`127.0.0.1`

Pour un MCP, trouvez son nom en trois parties sous Unity Gateway > MCPs dans votre espace de travail. Attribuez un nom descriptif au connecteur, définissez le port Callback à 53180, et utilisez cette URL :

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>

Pour les compétences, nommer le connecteur databricks-skill-registry, définir le port de rappel sur 53280, et utiliser :

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>

Conservez la barre oblique finale avant ?schema. Pour inclure plusieurs schémas, répétez le paramètre : ?schema=main.default&schema=ml.prod. Ces compétences sont exposées à Claude comme outils via le connecteur.

Pour chaque connecteur, cliquez sur Connexion & test et terminez la connexion. Sélectionnez Appliquer des modifications, puis Sauvegarder et Redémarrer. Demandez à Claude d’utiliser un outil connecté ou une compétence en utilisant son nom complet. Voir Ajouter des outils et compétences pour les besoins d’accès et plus d’options.

Connecteurs Claude

Pour system.ai.dbsql, activez d’abord la bêta de Unity Gateway.

Utilisez un connecteur personnalisé pour ajouter les outils MCP d’Azure Databricks à Claude sur le web ou sur ordinateur via votre compte Claude.

Faites créer un client OAuth par un administrateur de compte. Pour un MCP, sélectionnez le ai-gateway scope et enregistrez les deux URL de redirection :
- https://claude.ai/api/mcp/auth_callback
- https://claude.com/api/mcp/auth_callback
Dans Claude, ouvrez les Paramètres > Connecteurs > Ajouter un connecteur personnalisé.

Entrez l’URL MCP :

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>

Entrez l’identifiant client OAuth et, pour un client confidentiel, son secret. Cliquez sur Ajouter et terminez la procédure de connexion.
Lors d’une conversation, activez le connecteur et demandez à Claude d’appeler l’un de ses outils. Pour system.ai.dbsql, essayez SELECT 1 AS result.

Si votre espace de travail limite les IP entrantes, autorisez les IP sortantes de Claude. Voir l’authentification MCP et la mise en réseau pour les permissions, la connexion fournisseur et le dépannage.

Utilisez un jeton d’accès personnel dans Claude Desktop pour les tests locaux

Cette option nécessite Node.js avec npx et un jeton d’accès personnel. Il fonctionne pour les MCP fournis et enregistrés par Databricks, ainsi que pour les points de terminaison d’espace de travail hérités. Les serveurs hébergés sur Databricks Apps nécessitent OAuth.

Fusionnez cette entrée dans claude_desktop_config.json à ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json sur macOS ou %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json sous Windows :

{
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>",
        "--header",
        "Authorization: Bearer <databricks-pat>"
      ]
    }
  }
}

Remplacez les espaces réservés, gardez les jetons hors du contrôle de code source, et redémarrez Claude Desktop. Demandez à Claude d’appeler un outil en lecture seule pour vérifier la connexion.

Troubleshooting

Le code Claude ne se connecte pas : Exécutez ug doctor si vous utilisez ug. Pour la configuration manuelle, vérifiez le nom d’hôte de votre espace de travail, le jeton, le nom du modèle et les permissions du modèle.
Échec de connexion sur le bureau : Vérifiez l’identifiant client, /oidc l’émetteur et ai-gateway le périmètre. L’URL de redirection enregistrée doit correspondre à l’hôte et au port du connecteur : 53180 pour les modèles et MCP, ou 53280 pour les compétences de ce guide. Les modifications d’application OAuth peuvent prendre jusqu’à 30 minutes pour prendre effet.
Un modèle de bureau manque : Vérifiez les permissions de vos modèles. Sous Modèles de connexion > Liste des modèles >, ajoutez le nom complet Unity Catalog du modèle. Une liste explicite remplace la découverte automatique, donc incluez tous les modèles que vous souhaitez utiliser. Appliquez les changements et recommencez.
Un MCP ou un connecteur de compétence échoue : Vérifiez son URL et ses permissions. Le champ Serveur d’autorisation doit contenir le tableau JSON montré ci-dessus. Cliquez sur Se connecter et tester pour examiner l’erreur.
La connexion Workspace fonctionne, mais un outil vous demande de vous connecter : Ouvrez le lien de connexion envoyé par le MCP, connectez-vous au fournisseur externe, puis réessayez l’appel. La connexion à l’espace de travail et la connexion au fournisseur sont des étapes distinctes.
Claude Code OAuth signale un désaccord de redirection ou la connexion expire : Pour une application OAuth personnalisée, associez son URL de redirection à l’hôte et au port de rappel, et vérifiez l’accès réseau. Les modifications de l’application OAuth peuvent prendre jusqu’à 30 minutes avant de prendre effet.

Étapes suivantes

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Dernière mise à jour : 2026-10-08