MCPとエージェントツール

Azure DatabricksはUnity Gatewayを通じてエージェントが使用するツールやMCPサーバーを管理・管理し、単一のコントロールプレーンからアクセスと活動を監視します。一方、Unity Catalogは権限を強制し、認証情報を管理し、エージェントやユーザーがあなたが付与したツールやデータだけにアクセスできるようにします。

ツールはテキスト生成を超えた実用的な機能、例えばドキュメントの検索、テーブルのクエリ、外部APIの呼び出し、カスタムコードの実行などをエージェントに提供します。

MCPはAIエージェントをツール、リソース、プロンプトに接続するオープンソース標準であり、Azure Databricks上でツールを接続するいくつかの方法の一つです。

使用可能な MCP サーバーを表示するには、ワークスペース >AI ゲートウェイ>MCP に移動します。

MCP サーバー

エージェントのMCPサーバーの送信元を選びましょう:

経路	Description
MCPサービスでエージェントをツールに接続	外部MCPサーバーをUnity Catalogのセキュラブルとして登録するか、Slack、GitHub、Google DriveなどのSaaSツールに組み込みのsystem.aiサービスを利用し、Unity Gatewayを通じてガバナントアクセスが可能です。
Azure Databricks のマネージド MCP サーバー	エージェントにGenie、AI検索、DatabricksのSQL、Unity Catalog関数、コードインタプリタへのガバナードされたアクセスを提供するすぐに使えるサーバーで、サーバーを構築・ホストする必要がありません。
自分だけのMCPをホストしましょう	カスタムMCPサーバーをDatabricksアプリとしてホストし、自分のツールを公開しましょう。

カスタムエージェントでMCPやツールを活用しましょう

コードで作成したエージェントに必要なツールを提供しましょう:

経路	Description
カスタムエージェントでMCPサーバーを使用する	エージェントコードからマネージドサーバー、MCPサービス、カスタムMCPサーバーを発見し、認証し、呼び出し、その後Databricks Appsにエージェントを展開します。
エージェントを外部MCPやツールに接続する	コード内で構築したエージェントに外部サービスをどのように配線するか、MCPサービス、マネージドOAuth、直接RESTコールのいずれかで、それぞれを使うタイミングを選びましょう。
Unity カタログ関数を使用してエージェント ツールを作成する	カスタムPythonやSQLロジックを実行するAIエージェントツールを作成し、LangChain、OpenAI、Anthropicなどのエージェントフレームワークと組み合わせて活用しましょう。
構造化データと非構造化データの取り扱い	Unity Catalogの関数ツールで構造化データを取得し、ベクター検索ツールで非構造化データをクエリします。

AIアシスタントやIDEでMCPを使う

既存のアシスタントやコーディングエージェントからAzure Databricksのデータとツールにアクセスする:

経路	Description
外部クライアントをAzure Databricks MCPサーバーに接続	Claude、Cursor、MCP Inspector、その他の外部クライアントをAzure Databricks上でホストするMCPサーバーに接続してください。
AIコーディングアシスタントのためのエージェントスキル	Claude CodeやCursorのようなコーディングエージェントにAzure Databricksのコードを正しく書く方法を教えるスキルやプラグインをインストールし、MCPツールも併用してください。