MCP 는 AI 에이전트를 도구, 리소스, 프롬프트 및 기타 컨텍스트 정보에 연결하는 오픈 소스 표준입니다.
Databricks는 다음과 같은 유형의 MCP 서버를 제공합니다.
| MCP 서버 | Description |
|---|---|
| 관리형 MCP | 미리 구성된 MCP 서버를 사용하여 Databricks 기능에 즉시 액세스합니다. |
| 외부 MCP | 관리되는 연결을 사용하여 Azure Databricks 외부에서 호스트되는 MCP 서버에 안전하게 연결합니다. |
| 사용자 지정 MCP | 사용자 지정 MCP 서버를 Databricks 앱으로 호스트합니다. |
사용 가능한 MCP 서버를 보려면 작업 영역 >에이전트>MCP 서버로 이동합니다.
MCP 서버를 사용하는 방법
MCP는 사용 가능한 도구를 동적으로 검색하고, 호출할 도구를 결정하고, 출력을 해석하는 LLM과 함께 사용하도록 설계되었습니다. MCP 서버를 사용하는 에이전트를 빌드할 때 Databricks는 다음을 권장합니다.
- 도구 이름을 하드 코드하지 마세요. Databricks가 새 기능을 추가하거나 기존 기능을 수정하면 사용 가능한 도구 집합이 변경됩니다. 에이전트는 런타임 시에 도구 목록을 통해 도구를 동적으로 찾아야 합니다.
- 프로그래밍 방식으로 도구 출력을 구문 분석하지 마세요. 도구 출력 형식은 안정적으로 유지되지 않습니다. LLM이 도구 응답에서 정보를 해석하고 추출하도록 합니다.
- LLM이 결정하도록 합니다. 에이전트의 LLM은 사용자의 요청 및 MCP 서버에서 제공하는 도구 설명에 따라 호출할 도구를 결정해야 합니다.
이러한 사례를 통해 에이전트는 코드를 변경하지 않고도 MCP 서버 개선의 이점을 자동으로 활용할 수 있습니다.
컴퓨팅 가격 책정
사용자 지정 MCP 서버에는 Databricks Apps 가격 책정이 적용됩니다.
관리되는 MCP 서버 가격은 기능 유형에 따라 달라집니다.
Unity 카탈로그 함수는 서버리스 일반 컴퓨팅 가격 책정을 사용합니다.
지니 공간은 서버리스 SQL 컴퓨팅 가격 책정을 사용합니다.
DBSQL 서버는 Databricks SQL 가격 책정을 사용합니다.
벡터 검색 인덱스는 벡터 검색 가격 책정을 사용합니다.