Unity 게이트웨이를 통해 모델, MCP 도구, 스킬과 함께 OpenCode를 활용하세요. Unity Gateway CLI(ug)는 작업 공간 로그인 및 설정을 처리하며, 수동으로 연결을 설정할 수도 있습니다.
시작하기 전 주의 사항:
Azure Databricks 작업 공간 URL과 사용할 모델, MCP 서비스, 스킬에 대한 접근 권한이 필요합니다. 수동 설정은 OpenCode를 설치하고 Azure Databricks 개인 액세스 토큰을 사용하세요.
수동으로 구성하려면 <databricks-pat>를 Azure Databricks 작업 영역 호스트 이름으로 바꾸고 <workspace-hostname>를 토큰으로 바꾸세요. 작업 공간에서 제공하는 전체 모델 이름을 사용하고, 설정 항목을 기존 파일에 병합하여 관련 없는 설정을 유지하세요.
관리자가 이미 기기를 설정했다면, 조직의 설정 지침을 따르세요.
Unity Gateway CLI 사용하세요
설치 ug, 그리고 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 실행하세요:
ug opencode
작업 공간을 선택하고 안내 시 로그인하세요. 이 명령어는 게이트웨이 모델이 설정된 OpenCode를 엽니다. 코딩을 시작하거나, 다른 설정된 모델을 선택하려면 Enter /models 버튼을 누르세요.
모델을 수동으로 구성
OpenCode를 설치한 후 이 구성을 다음과 같이 병합합니다~/.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
}
}
}
}
}
}
다른 Claude 모델을 선택한다면 두 곳 모두에서 모델명을 교체하세요. 게이트웨이 호환성을 위해 toolStreaming: false를 유지하세요. OpenCode를 .로 시작하세요.opencode
Gemini 모델의 경우, 기본 URLhttps://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini/v1beta, 동일한 인증 필드, 그리고 Gemini 모델 이름을 사용하여 @ai-sdk/google별도의 제공자를 추가하세요. OpenCode 의 제공자 문서를 참조하세요.
일상적인 작업의 토큰당 비용을 줄이려면 본인의 모델과 같은 system.ai.glm-5-2 오픈 소스 모델을 선택하세요.
지출 관리를 참조하세요.
MCP 도구 추가
Unity Gateway CLI 사용하세요
Run:
ug mcp add --agents opencode
서비스를 선택한 후 .로 다시 시작했습니다.ug opencode
MCP 서비스를 수동으로 설정하세요
이 항목을 다음과 같이 병합하세요 ~/.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>"
}
}
}
}
다른 서비스의 경우 서버 이름을 변경하고 system.ai.dbsql를 해당 서비스의 세 부분으로 구성된 Unity Catalog 이름으로 바꾸세요. OpenCode를 재시작하고 연결된 도구를 사용하도록 요청하세요.
OpenCode의 MCP 문서를 참조하세요.
ug opencode 을 사용합니다 ~/.ucode/opencode-xdg/opencode/opencode.json.
ug을 통해 실행할 때는 수동 MCP 항목에 해당 파일을 사용하세요.
기술 추가
Unity Gateway CLI 사용하세요
공개된 기술 다운로드:
ug skills add
스킬을 선택한 후 OpenCode를 다시 시작하세요. 작업하는 동안 ~/.agents/skills/에서 다운로드한 항목을 읽고 관련 스킬을 불러옵니다.
스킬을 수동으로 설정하세요
이미 가지고 있는 파일의 경우, 완성된 각 스킬 폴더를 ~/.agents/skills/ 또는 프로젝트의 .opencode/skills/에 배치하세요. OpenCode 의 기술 문서를 참고하세요.
MCP를 통해 게시된 스킬 레지스트리에 액세스하려면 위의 MCP 예제를 사용하여 두 번째 서버를 추가하고, 해당 서버의 이름을 databricks-skill-registry로 지정한 다음 url을 https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/(으)로 설정하세요. 후행 슬래시, Bearer 헤더, 그리고 oauth: false를 유지하세요. 에이전트에게 스킬을 전체 이름으로 부르라고 요청하세요.
Unity Gateway 스킬은 베타 단계입니다. 활성화 및 권한에 대해서는 Govern 스킬을 참조하세요.
Troubleshooting
모델 요청이 실패할 경우: 게이트웨이 URL, 토큰 만료 기간, 모델 이름, 권한 등을 확인하세요.
MCP 서버가 하나 누락되었습니다: 에이전트를 재시작하세요.
ug로 구성했다면, 동일한 설정을 사용하도록 ug opencode로 실행하세요. 수동 설정의 경우 ~/.config/opencode/opencode.json 및 베어러 토큰을 확인하세요.
다운로드된 스킬이 누락되었습니다: 전체 폴더가 지원되는 디렉터리에 포함되어 SKILL.md 있는지 확인하세요. 같은 옵션으로 다시 실행 ug skills add 해서 다운로드한 스킬을 새로고침하세요.
작업 영역 로그인 또는 ug 설정 문제의 경우 ug doctor을 실행하세요.