Pesquisa na web no Azure Databricks

Esta página descreve como fundamentar as respostas com informação em tempo real da web no Azure Databricks. Utilize um servidor de pesquisa web com Model Context Protocol (MCP) para ligar clientes e agentes compatíveis com MCP a ferramentas de pesquisa web.

Tip

O Código Génio (modo Agente) pode fazer isto por ti. Experimente este prompt de exemplo:

Query the databricks-gemini-3-1-pro model using the OpenAI client with the google_search parameter enabled, ask a question about a current event, and print the response.

A pesquisa na web permite que os modelos fundamentais recuperem informação atualizada da internet enquanto geram respostas. Quando a pesquisa na web está ativada, o modelo pode pesquisar na web para encontrar informação relevante e incorporá-la na sua resposta. Isto é útil para perguntas sobre eventos atuais, dados recentes ou qualquer tema onde a informação em tempo real melhore a resposta.

Ative a pesquisa web para clientes e agentes compatíveis com MCP utilizando um servidor MCP de pesquisa web, como You.com do Azure Databricks Marketplace.

Pesquisa na web através do MCP

Clientes e agentes compatíveis com MCP podem invocar uma ferramenta de pesquisa na Web independentemente do fornecedor do seu modelo. Associe o seu cliente ou agente a um serviço ou servidor MCP de pesquisa web usando MCP.

A ferramenta nativa de pesquisa web da Anthropic não está disponível através das APIs do Azure Databricks Foundation Model. Utilize o MCP para fornecer ferramentas de pesquisa web a agentes que utilizam modelos Anthropic.

Configurar o servidor MCP You.com

You.com é uma alternativa de terceiros para clientes e agentes compatíveis com MCP.

  1. Navegue até Marketplace > Agentes > MCP Servers no seu espaço de trabalho Azure Databricks.
  2. Procure You.com e clique em 'Instalar'.
  3. Configure a conexão:
  • Nome da ligação: Insira um nome (por exemplo, youcom_web_search).
  • Token Bearer: Insira a sua chave de API do You.com.
  1. Clique em Instalar.
  2. Conceda privilégios de USAR CONEXÃO a utilizadores ou grupos apropriados sob Catálogo > de Ligações > [a sua ligação] > Permissões.

Após a configuração, o servidor MCP está disponível como ferramenta no AI Playground, agentes e outros clientes compatíveis com MCP. A URL do endpoint proxy para a sua ligação é:

https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>

Utilize o You.com com o Claude Code

Para usar You.com com as APIs Claude Code e Azure Databricks Foundation Model, adicione o servidor MCP You.com:

claude mcp add youcom-search \
  --transport http \
  --url "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>" \
  --header "Authorization: Bearer <your-databricks-pat>"

Verifique se o servidor foi adicionado com claude mcp list.

Em alternativa, adicione o servidor diretamente a ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "youcom-search": {
      "type": "http",
      "url": "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Modelos suportados

A pesquisa web MCP requer um cliente ou agente que possa invocar ferramentas MCP. Não se limita a um fornecedor de modelos específico. Para integração de agentes, veja Usar ferramentas MCP num agente Python.

Privacidade e retenção de dados

Quando ativa a pesquisa web através das APIs do Azure Databricks Foundation Model, a pesquisa corre num endpoint de foundation model hospedado no Azure Databricks. A consulta e os resultados da pesquisa são processados pelo modelo alojado, independentemente do modelo que a sua aplicação chame. Os mesmos termos de proteção e retenção de dados que regem o Model Serving aplicam-se a estes pedidos:

  • O Azure Databricks não utiliza entradas enviadas para o Model Serving, nem saídas desta, para treinar modelos. Consulte Proteção de dados Model Serveing.
  • Qualquer armazenamento temporário para deteção de abuso é mantido na mesma região do seu espaço de trabalho e tem um limite temporal. Veja Retenção de Dados.

O modelo formula consultas de pesquisa a partir do seu prompt e envia-as para um fornecedor externo de pesquisa para obter resultados. Trate o conteúdo de prompts que chega à pesquisa web como dados que saem do Azure Databricks para o fornecedor de pesquisa, e defina o que a sua aplicação envia em conformidade.

Limitações

  • A pesquisa na web não está disponível para espaços de trabalho com conformidade com HIPAA/BAA ativada porque as consultas de pesquisa web são enviadas para serviços externos de pesquisa que não cumprem a HIPAA.
  • Os resultados da pesquisa na web dependem da capacidade do modelo para formular consultas de pesquisa e sintetizar resultados. A qualidade da resposta pode variar.

Recursos adicionais

  • Última atualização a