Connect OpenCode

Utilisez OpenCode avec des modèles, des outils MCP et des compétences via Unity Gateway. L’interface en ligne de commande Unity Gateway (ug) gère la connexion à l’espace de travail et sa configuration, ou vous pouvez configurer la connexion manuellement.

Prerequisites

Vous avez besoin de l’URL de votre espace de travail Azure Databricks ainsi que d’accéder aux modèles, services MCP et compétences que vous souhaitez utiliser. Pour une configuration manuelle, installez OpenCode et ayez un jeton d’accès personnel Azure Databricks.

Pour une configuration manuelle, remplacez-le <workspace-hostname> par votre nom d’hôte de l’espace de travail Azure Databricks et <databricks-pat> par votre jeton. Utilisez les noms complets des modèles disponibles dans votre espace de travail, et fusionnez les entrées de configuration dans des fichiers existants, en conservant des paramètres sans lien.

Si votre administrateur a déjà configuré votre appareil, suivez les instructions de configuration de votre organisation.

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway

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

ug opencode

Sélectionnez votre espace de travail et connectez-vous quand on vous le demande. La commande ouvre OpenCode avec vos modèles de passerelle configurés. Commencez à coder, ou entrez /models pour choisir un autre modèle configuré.

Configurez les modèles manuellement

Installez OpenCode, puis fusionnez cette configuration dans ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "databricks-anthropic/system.ai.claude-sonnet-4-6",
  "provider": {
    "databricks-anthropic": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "options": {
        "baseURL": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic/v1",
        "apiKey": "<databricks-pat>",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
        }
      },
      "models": {
        "system.ai.claude-sonnet-4-6": {
          "options": {
            "toolStreaming": false
          }
        }
      }
    }
  }
}

Remplacez le nom du modèle dans les deux emplacements si vous choisissez un autre modèle Claude. Conservez toolStreaming: false pour assurer la compatibilité avec la passerelle. Commencez OpenCode avec opencode.

Pour les modèles Gemini, ajoutez un fournisseur séparé en utilisant @ai-sdk/google, URL https://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini/v1betade base, les mêmes champs d’authentification et vos noms de modèles Gemini. Consultez la documentation fournisseurs d’OpenCode.

Pour réduire le coût par jeton pour les tâches de routine, sélectionnez un modèle open source tel que system.ai.glm-5-2 votre modèle. Voir Contrôle des dépenses.

Ajouter des outils MCP

Pour utiliser system.ai.dbsql, system.ai.sandbox, ou system.ai.web_search, un administrateur de compte doit activer la bêta de Unity Gateway depuis la page d’aperçu de la console de compte. Consultez Gérer les versions préliminaires de compte.

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway

Run:

ug mcp add --agents opencode

Sélectionnez vos services, puis redémarrez avec ug opencode.

Configurez manuellement les services MCP

Fusionner cette entrée dans ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "mcp": {
    "dbsql": {
      "type": "remote",
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "oauth": false,
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Pour un autre service, changez le nom du serveur et remplacez-le system.ai.dbsql par son nom Unity Catalog en trois parties. Redémarrez OpenCode et demandez-lui d’utiliser un outil connecté. Voir la documentation MCP d’OpenCode.

ug opencode utilise ~/.ucode/opencode-xdg/opencode/opencode.json. Utilisez ce fichier pour les saisies manuelles MCP lors du lancement de ug.

Ajouter des compétences

Utilisez l’interface de ligne de commande Unity Gateway

Téléchargez les compétences publiées :

ug skills add

Choisissez vos compétences, puis relancez OpenCode. Il analyse les téléchargements depuis ~/.agents/skills/ et charge les compétences pertinentes au fur et à mesure que vous travaillez.

Configurez les compétences manuellement

Pour les fichiers que vous possédez déjà, placez chaque dossier de compétences complet dans ~/.agents/skills/ ou le .opencode/skills/ de votre projet. Consultez la documentation sur les compétences d’OpenCode.

Pour accéder au registre de compétences publié via MCP, ajoutez un second serveur en utilisant l’exemple MCP ci-dessus, nommez-le databricks-skill-registry, et définissez url sur https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/. Conservez la barre oblique finale, l’en-tête Bearer et oauth: false. Demandez à l’agent d’utiliser une compétence sous son nom complet.

Les compétences de la passerelle Unity sont en bêta. Voir Compétences de gouvernance pour l’habilitation et les autorisations.

Troubleshooting

Une requête de modèle échoue : Vérifiez l’URL de la passerelle, l’expiration du jeton, le nom du modèle et les permissions.

Un serveur MCP manque : Redémarrez l’agent. Si vous l’avez configuré avec ug, lancez-le avec ug opencode pour qu’il utilise les mêmes réglages. Pour la configuration manuelle, vérifiez ~/.config/opencode/opencode.json et le jeton porteur.

Une compétence téléchargée est manquante : Vérifiez que son dossier complet contient SKILL.md dans un répertoire pris en charge. Relancez ug skills add avec les mêmes options pour rafraîchir les compétences téléchargées.

Pour les problèmes de connexion ou ug de configuration d’espace de travail, exécutez ug doctor.

Étapes suivantes

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