MCP は、AI エージェントをツール、リソース、プロンプト、およびその他のコンテキスト情報に接続するオープンソース標準です。 AI ゲートウェイは、LLM エンドポイントに加えて、MCP サーバーを管理するためのエンタープライズ コントロール プレーンです。
Databricks には、次の種類の MCP サーバーが用意されています。
| MCP サーバー | Description |
|---|---|
| マネージド MCP | 事前構成済みの MCP サーバーを使用して、Databricks の機能にすぐにアクセスします。 |
| 外部 MCP | マネージド接続を使用して、Azure Databricksの外部でホストされている MCP サーバーに安全に接続します。 |
| カスタム MCP | カスタム MCP サーバーを Databricks アプリとしてホストします。 |
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 サーバーの使用方法
MCP は、使用可能なツールを動的に検出し、呼び出すツールを決定し、出力を解釈する LLM と共に使用するように設計されています。 MCP サーバーを使用するエージェントを構築する場合、Databricks では次のことをお勧めします。
- ツール名をハードコーディングしない: Databricks が新しい機能を追加したり、既存の機能を変更したりすると、使用可能なツールのセットが変更される可能性があります。 エージェントは、ツールを一覧表示することで、実行時にツールを動的に検出する必要があります。
- ツールの出力をプログラムで解析しない: ツールの出力形式が安定している保証はありません。 LLM がツールの応答から情報を解釈して抽出できるようにします。
- LLM が決定します。エージェントの LLM は、ユーザーの要求と MCP サーバーによって提供されるツールの説明に基づいて、呼び出すツールを決定する必要があります。
これらのプラクティスにより、エージェントはコードの変更を必要とせずに、MCP サーバーの改善の恩恵を自動的に受けることができます。
ガバナンス
Databricks 上の MCP サーバーは、 AI ゲートウェイを介して管理されます。 AI ゲートウェイは、組織全体の MCP アクティビティのアクセスと監視を管理するための中心的な場所です。
- アクセス制御: 管理対象および外部の MCP サーバーは、Unity カタログのアクセス許可を使用して、各サーバーとその基になるデータにアクセスできるユーザーとサービス プリンシパルを制御します。
- 資格情報管理: 外部 MCP サーバーは、マネージド OAuth で Unity カタログ接続を使用して、エンド ユーザーに資格情報を公開することなく、認証を安全に処理します。
- 一元化された可視性: AI Gateway からワークスペース内のすべての MCP サーバーを表示および管理します。
コンピューティング価格
カスタム MCP サーバーには、 Databricks Apps の価格が適用されます。
マネージド MCP サーバーの価格は、機能の種類によって異なります。
Unity カタログ関数では、 サーバーレスの一般的なコンピューティング価格が使用されます。
Genie スペースでは サーバーレス SQL コンピューティングの課金が使用されます。
Databricks SQL サーバーでは 、Databricks SQL の価格が使用されます。
ベクター検索インデックスでは、 Vector Search の価格が使用されます。