Útmutató: Irányítsd egy kódoló ügynök GitHub MCP-hozzáférését

Ebben az oktatóanyagban a Unity Catalog és a AI Gateway használatával szabályozza egy kódoló ügynök GitHubhoz való hozzáférését. Tegyük fel, hogy a csapatod egy kódoló ügynököt, például Claude Code-ot vagy Cursort használ a tárolók olvasásához és a lekérdezésekhez, de te blokkolni akarod az írási műveleteket és auditálni az összes eszközhívást.

Az Azure Databricks által nyújtott MCP szolgáltatást használodsystem.ai.github, így nem kell MCP szervert üzemeltetni, regisztrálni vagy Unity Catalog kapcsolatot létrehozni. Egy beépített szolgáltatásházirendet csatolhat az írási műveletek letiltásához, a csapat hozzáférésének biztosításához, egy kódolóügynök csatlakoztatásához, valamint minden eszközhívás naplózásának megerősítéséhez.

Prerequisites

1. lépés: Blokkírási műveletek beépített szabályzattal

Csatold hozzá a beépített GitHub szolgáltatási szabályzatot, és engedélyezd az írások letiltását. Ez blokkolja azokat az eszközöket, amelyek adatokat hoznak létre, módosítanak vagy törölnek a GitHub-on, miközben engedélyezi az olvasási eszközöket. A szabályzat platform-menedzsel, így nem kell politikafüggvényt írni.

UI

  1. A munkaterület oldalsávjában kattintson az AI-átjáróra.
  2. Az MCPs fülön válaszd ki a system.ai.github lehetőséget.
  3. Nyissa meg a Szabályzatok lapot, majd kattintson az Új szabályzat gombra.
  4. Írj be egy kötvény nevet, például block_github_writes.
  5. A Guardrail type alatt válaszd ki a GitHub-t.
  6. Válaszd ki az írás letiltását, majd kattints a Szabályzat létrehozására.

REST API

Az API szabályzat a system.ai.github_policy kezelőt használja azzal, hogy disallow_writes beállítva :true

databricks api patch \
  "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services/system.ai.github?update_mask=config.service_policies" \
  --json '{
    "config": {
      "service_policies": [
        {
          "name": "block_github_writes",
          "policy_type": "POLICY_TYPE_BUILTIN",
          "handler": "system.ai.github_policy",
          "options": { "disallow_writes": "true" }
        }
      ]
    }
  }'

Ez PATCH helyettesíti a szolgáltatás szabályzatlistáját. Ha a szolgáltatáshoz már tartoznak szabályzatok, foglald bele őket a(z) service_policies elembe, hogy továbbra is hozzá legyenek rendelve.

A szabályzat csatolásával elutasítják az tools/call írás eszközét, beleértve azokat az eszközöket is, amelyek pull requesteket hoznak létre. A kiválasztott írási eszközök engedélyezéséhez a romboló műveletek blokkolása közben hozzon létre egy egyedi szolgáltatási szabályzatot . További információkért a rendelkezésre álló szolgáltatásokról és szabályzatszabályozásokról lásd: Databricks által biztosított MCP szolgáltatások és szolgáltatási irányelvek.

2. lépés: Az MCP szolgáltatás megosztása a csapattal

Kövesd a(z) MCP megosztása lehetőséget, hogy a csapatod, például dev_team, hozzáférést kapjon a következőhöz: system.ai.github. Ez az útmutató kitér az adminisztrátori jogosultságokra és az örökölt hozzáférésre a Databricks által biztosított MCP-k esetében.

3. lépés: Kapcsold össze a kódolóügynököt

Telepíts egy MCP-képes kódoló ügynököt , ha még nincs ilyened. A Unity Gateway CLI (ug) használatával konfigurálhatja a gatewaykapcsolatot, és elindíthatja az agentet az eszközén. Például ug claude megnyitja a Claude kódot ezzel a konfigurációval. Ha magad konfigurálod az ügyfélt, kövesd az alábbi kézi beállítást.

  1. Ha ug nincs telepítve, telepítsd és nézd meg a verziót. Szükséged van Python 3.12 vagy újabb verzióra, és uv. A telepítési részletekért lásd a kódoló ügynök gyorsindítását .

    uv tool install git+https://github.com/databricks/unity-gateway
ug --version

  2. Konfiguráld be a kódoló ügynököt a munkaterületedhez, és jelentkezz be, ha kérik. Ha az eszközöd már be van állítva, hagyd ki ezt a lépést.

    ug configure --workspace https://<workspace-hostname>

  3. Adja hozzá a GitHub MCP szolgáltatást a konfigurált ügynökökhöz. Ha az admined közzétett konfigurációja már hozzáadta, hagyd ki ezt a lépést.

    ug mcp add --names system.ai.github

  4. Győződj meg róla, hogy a szolgáltatás megjelenik a beállított kapcsolatokban:

    ug mcp list

  5. Indítsd el vagy indítsd újra az ügynököd, hogy használd a szolgáltatást. Például indítsuk el a Claude kódot:

    ug claude

    A Claude kódban belépj /mcp a kapcsolat állapotának ellenőrzéséhez. További indítási parancsokért és MCP beállítási lehetőségekről lásd: Eszközök és képességek hozzáadása és az ug CLI referencia.

A kézi beállításhoz válaszd ki a kliensedet a Támogatott kódolási ügynökök közül. Használd ezt az MCP végpontot a beépített szolgáltatáshoz:

https://<workspace-url>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.github

Példákért a meghívásra, beleértve az OpenAI Agents SDK-t is, lásd: MCP eszközök használata Python-ügynökben.

4. lépés: Erősítse meg, hogy a tevékenység szabályozott és naplózott

Ellenőrizze, hogy a szabályozás mindkét oldalról működik-e:

  • Szabályzat érvényesítése: Az ügynöktől egy csak olvasható eszköz sikeres, míg egy írási eszköz, például egy pull requestet létrehozó eszköz, politikahibával elutasításra kerül.

  • Használati naplózás: A rendszer lekérdezi a használati rendszer táblát a hívások rögzítésének ellenőrzéséhez:

    SELECT service_name, mcp_metadata.tool_name AS tool_name, status_code, COUNT(*) AS calls
FROM system.ai_gateway.usage
WHERE service_type = 'MCP_SERVICE'
  AND service_name = 'system.ai.github'
GROUP BY service_name, mcp_metadata.tool_name, status_code
ORDER BY calls DESC;

A monitorozásról további információt a Használat monitorozása című témakörben talál.

Következő lépések

  • Utolsó frissítés időpontja: