Подключить Claude Code

Используйте Claude Code или десктопное приложение Claude с моделями, инструментами MCP и навыками через Unity Gateway. Для Claude Code используйте Unity Gateway CLI (ug) или настройте соединение вручную. Для десктопного приложения настройте соединение в настройках приложения.

Перед тем как начать

Вам понадобится URL вашего рабочего пространства Azure Databricks и доступ к моделям, которые вы хотите использовать. Для настройки рабочего стола установите последнее приложение Claude и попросите администратора аккаунта предоставить идентификатор клиента OAuth, как описано ниже.

Если ваш администратор уже настроил устройство, следуйте инструкциям вашей организации по входу и запуску.

Код Клода

Установите ug, затем выполните эту команду из вашей директории проекта:

ug claude

Следуйте инструкциям, чтобы выбрать рабочее место и войти. ug настраивает соединение и открывает Claude Code в терминале. Начните работать с теми же подсказками и командами, которые уже используете. Чтобы сменить модель, введите /model.

Чтобы добавить инструменты или навыки MCP, выполните эти команды в терминале, затем перезапустите Claude Code:

ug mcp add
ug skills add

Каждая команда позволяет выбрать, что добавить. Подробности см. раздел «Добавить инструменты и навыки ».

Настройка Claude Code вручную

Объедините следующие настройки в ~/.claude/settings.json:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_MODEL": "<model-api-name>",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<databricks-personal-access-token>",
    "ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS": "x-databricks-use-coding-agent-mode: true",
    "CLAUDE_CODE_USE_GATEWAY": "1",
    "ENABLE_PROMPT_CACHING_1H": "1",
    "ENABLE_TOOL_SEARCH": "true"
  }
}

Замените <workspace-hostname> на имя хоста вашего рабочего пространства без https://. Установите в <model-api-name> полное имя API модели Claude в Unity Catalog, к которому у вас есть доступ, и предоставьте ваш персональный токен доступа Azure Databricks.

Запускайте claude из каталога проектов. Для других настроек см. настройки Claude Code.

Добавляйте инструменты MCP вручную

Найдите трехчастное название сервиса MCP в разделе Unity Gateway > MCP в вашем рабочем пространстве, затем зарегистрируйте его в Claude Code:

claude mcp add --transport http --scope user \
  --client-id claude-code --callback-port 3118 \
  databricks-tools \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>"

Замените имя хоста и имя сервиса. Откройте код Claude, введите /mcp, и аутентифицируйте сервер с помощью вашего аккаунта Azure Databricks. Повторяйте это с разным именем сервера для каждого сервиса, который хотите добавить.

Соединяйте навыки вручную

Чтобы показать опубликованные навыки Unity Gateway как инструменты, зарегистрируйте реестр навыков как HTTP-сервер MCP:

claude mcp add --transport http --scope user \
  --header "Authorization: Bearer <databricks-personal-access-token>" \
  databricks-skill-registry \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>"

Замените заполнители своими рабочей областью, токеном и схемой навыков. Оставьте задний слэш перед ?schema. Чтобы включить несколько схем, повторите параметр: ?schema=main.default&schema=ml.prod.

Перезапустите Claude Code и проверьте соединение с /mcp. Попросите Клода использовать навык с полным названием, например, Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query. «Эта связь» раскрывает навыки как инструменты MCP; ug skills add вместо этого загружает навыки для нативного обнаружения.

Десктопное приложение Claude

1. Получите идентификатор клиента OAuth

Попросите администратора аккаунта создать подключение к приложению OAuth. В консоли аккаунта Azure Databricks откройте подключения > Настройки > приложения Добавьте соединение и используйте:

Настройки Value
Тип идентификации Стандартное применение
Имя приложения claude-desktop
Создание секрета клиента Не выбрано (публичный клиент)
URL-адрес перенаправления http://127.0.0.1:53180/callback
Область доступа ai-gateway

Сохраните соединение и скопируйте идентификатор клиента. Если планируете объединить навыки, также зарегистрируйтесь http://127.0.0.1:53280/callback.

2. Подключитесь к Unity Gateway

На экране входа в приложение для компьютера выберите Справка > Устранение неполадок > Включить режим разработчика, затем Разработчик > Настроить сторонний механизм вывода.

На странице соединения выберите Шлюз и введите:

Настройки Value
Тип квалификации Интерактивный вход
Базовый URL шлюза https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic
идентификатор клиента Ваш идентификатор клиента OAuth
URL-адрес издателя https://<workspace-hostname>/oidc
Токен носителя токен доступа
Scopes ai-gateway
Добавить offline_access Включен
Перенаправление порта 53180

Замените <workspace-hostname> на имя узла рабочей области Azure Databricks. Оставьте другие настройки по умолчанию. См. конфигурацию шлюза Anthropic для получения подробных сведений о полях.

Нажмите «Проверить соединение» и войдите в Azure Databricks. Выберите «Применить изменения», затем «Сохранить и перезапустить». На экране входа выберите стороннюю конфигурацию и начните разговор в Code или Cowork.

3. Добавить инструменты и навыки MCP

Откройте Developer > Настройка сторонних коннекторов инференса > Connectors. В разделе «Управляемые MCP-серверы» добавьте запись для каждого MCP-сервиса или реестра навыков, который вы хотите использовать.

Используйте следующие настройки для обоих типов разъёмов:

Настройки Value
Транспорт HTTP со способностью потоковой передачи
OAuth Приводите своего клиента
идентификатор клиента Ваш идентификатор клиента OAuth
Секрет клиента Не указывайте
Сервер авторизации ["https://<workspace-hostname>/oidc"]
Scope ai-gateway
Запрос offline_access Включен
Ведущий обратного вызова 127.0.0.1

Для сервиса MCP найдите его имя, состоящее из трёх частей, в разделе Unity Gateway > MCPs вашего рабочего пространства. Дайте коннектору описательное имя, установите порт обратного вызова на 53180, и используйте этот URL:

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>

Для навыков укажите имя соединителя databricks-skill-registry, установите порт обратного вызова на 53280, и используйте:

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>

Оставьте задний слэш перед ?schema. Чтобы включить несколько схем, повторите параметр: ?schema=main.default&schema=ml.prod. Эти навыки предоставляются Claude через коннектор как инструменты.

Для каждого разъёма нажмите «Войти и протестировать » и завершить вход. Выберите «Применить изменения», затем «Сохранить и перезапустить». Попросите Клода использовать связанный инструмент или навык с полным названием. См. раздел « Добавить инструменты и навыки » для требований к доступу и дополнительных опций.

Troubleshooting

Claude Code не подключается: Запустите ug doctor, если используете ug. Для ручной настройки проверьте имя хоста, токен рабочего пространства, имя модели и разрешения доступа.

Не удается выполнить вход в настольное приложение: Проверьте идентификатор клиента, /oidc издателя и ai-gateway область действия. Зарегистрированный URL перенаправления должен совпадать с хостом и портом коннектора: 53180 для моделей и MCP-сервисов или 53280 для навыков из этого руководства. Изменения в приложении OAuth могут вступить в силу в течение 30 минут.

Отсутствует модель для компьютера: Проверьте разрешения для своей модели. В разделе Соединение > Модели > Список моделей добавьте полное имя модели в Unity Catalog. Явный список заменяет автоматическое обнаружение, поэтому включите все модели, которые хотите использовать. Примените изменения и начните заново.

MCP или коннектор навыков не работает: Проверьте его URL и права доступа. Поле сервера авторизации должно содержать показан выше JSON-массив. Нажмите «Войти и протестировать », чтобы проверить ошибку.

Дальнейшие действия

  • Last updated on