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Serveurs MCP personnalisés

Créez un serveur MCP sur Databricks Apps pour permettre à votre agent d'appeler vos propres outils. Databricks Apps fournit le compute pour exécuter le serveur ainsi qu'une URL HTTPS à laquelle les agents peuvent se connecter.

Choisissez votre chemin d'accès​

Choisissez l'une de ces trois manières d'héberger un serveur MCP sur Databricks Apps :

Créez un serveur à partir du template Starter​

Le template MCP Server (Starter) inclut un outil de vérification de l'état fonctionnel que vous pouvez appeler avant d'ajouter votre propre code Python.

Étape 1 : Recherchez et déployez le template​

Utilisez un workspace qui répond aux exigences de Databricks Apps.

  1. Dans votre workspace, ouvrez Unity Gateway et sélectionnez MCPs .
  2. Cliquez sur + MCP et choisissez Créer un nouveau serveur MCP . La page de création de Databricks Apps s’ouvre.
  3. Trouvez Installer à partir d’un template . Dans cette galerie de templates, sélectionnez le tab Agents , puis MCP Server (Starter) .
  4. Examinez les paramètres de Ressources, de compute et d'autorisation. Cliquez sur Next pour poursuivre la configuration.
  5. Nommez l’application mcp-my-server et cliquez sur Create app . Utilisez un autre nom commençant par mcp- si ce nom est déjà pris. Ce préfixe permet à AI Playground de reconnaître le serveur MCP.

La création de l’application déploie également le code du Template. Attendez que le déploiement se termine sur la page Overview de l’application ; c’est là que vous trouverez son URL et son statut de déploiement.

Étape 2 : Appeler le premier outil​

Copiez l'URL de l'application depuis sa page Overview et ajoutez /mcp à la suite :

Text
https://<app-hostname>/mcp

Connectez votre agent avec cette URL.

Demandez à votre agent : "Call the health tool." Confirmez que l’outil renvoie "status": "healthy".

Étape 3 : Ajoutez votre propre outil​

Ajoutez un outil qui convertit le texte en majuscules :

  1. Sur la page Overview de l'application, suivez les instructions de la section Edit in your IDE pour copier le code source sur votre informatique et synchroniser les modifications avec le Workspace.

  2. Ouvrez server/tools.py. Ajoutez cette fonction à l'intérieur de load_tools(mcp_server), aux côtés des outils existants :

    Python
        @mcp_server.tool
        def uppercase(text: str) -> str:
            """Convert a string to uppercase."""
            return text.upper()

  3. Synchronisez vos modifications et redéployez l'application.

  4. Reconnectez votre agent pour charger les outils mis à jour. Demandez-lui d’appeler uppercase avec hello et confirmez que le résultat est HELLO.

Consultez la source du Template de démarrage pour obtenir le serveur complet.

Expose a REST API as MCP tools​

Utilisez cette option lorsque vous disposez déjà d’une HTTP API, telle qu’une API de recherche de clients, et que vous souhaitez que votre agent l’appelle. Le Template MCP Server (OpenAPI) fournit des outils pour découvrir et appeler les Endpoint de votre API.

Étape 1 : Préparer l'API​

Le template a besoin de deux choses :

  • An API description: Save your API's OpenAPI 3.x specification as spec.json and upload it to a volume. Place it at the volume root, outside any subfolder. See the example specification.
  • Une connexion HTTP : créez une connexion qui stocke les identifiants d'authentification de votre API, ou utilisez-en une existante. Copiez le nom de la connexion. Sa création nécessite CREATE CONNECTION.

Step 2: Create the app​

  1. Dans Unity Gateway , sélectionnez MCPs , cliquez sur + MCP , puis choisissez Build a new MCP server .
  2. Sur la page de création des applications, sous Install from a template , sélectionnez Agents , puis MCP Server (OpenAPI) .
  3. Pour la ressource uc-volume , sélectionnez le volume contenant spec.json. Cela donne à l’application accès à la description de votre API.
  4. Poursuivez avec les paramètres de compute et d’autorisation. Nommez l’application mcp-my-api et cliquez sur Créer une application .

Étape 3 : Définir la connexion de l'API​

L'application a besoin du nom de la connexion HTTP pour authentifier les requêtes adressées à votre API.

  1. Sur la page Overview de l'application, utilisez Edit in your IDE pour copier le code source sur votre ordinateur et configurer la synchronisation avec le workspace.

  2. Ouvrez app.yaml. Dans la section env, recherchez UC_CONNECTION_NAME et définissez sa valeur sur le nom de votre connexion :

    YAML
    - name: UC_CONNECTION_NAME
      value: my_api_connection

    Remplacez my_api_connection par le nom de votre connexion. Laissez les autres paramètres de template inchangés.

  3. Synchronisez le fichier mis à jour, puis redéployez l'application. Attendez que le déploiement se termine dans Aperçu .

Étape 4 : Effectuez le premier appel​

Chaque appelant a besoin de USE CONNECTION sur la connexion HTTP. S’il utilise l’OAuth par utilisateur, connectez-vous au fournisseur lorsque vous y êtes invité.

  1. Copiez l'URL de l'application depuis Overview , ajoutez /mcp et connectez votre agent.
  2. Demandez à votre agent d’appeler list_api_endpoints. Vérifiez que le résultat inclut les Endpoint dans votre spécification.
  3. Demandez à l’agent d’appeler un endpoint en lecture seule et confirmez qu’il renvoie des données de votre API.

Consultez la source du Template OpenAPI pour obtenir les détails de configuration.

Exemple de spécification OpenAPI​

Cette spécification décrit GET /widgets. Remplacez l'URL et les Opérations par les valeurs de votre API :

JSON
{
  "openapi": "3.1.0",
  "info": { "title": "Example API", "version": "1.0.0" },
  "servers": [{ "url": "https://api.example.com" }],
  "paths": {
    "/widgets": {
      "get": {
        "summary": "List widgets",
        "responses": { "200": { "description": "A list of widgets" } }
      }
    }
  }
}

Déployer un serveur MCP existant​

Hébergez votre serveur MCP existant sur Databricks Apps.

Étape 1 : Préparez votre serveur​

Votre dossier source doit contenir les éléments suivants :

  • Un serveur HTTP : configurez HTTP diffusable. Écoutez sur 0.0.0.0 et sur le port dans DATABRICKS_APP_PORT (default 8000). Notez votre chemin MCP, tel que /mcp.

  • Dépendances : incluez le fichier de dépendance approprié, tel que requirements.txt pour Python ou package.json pour Node.js.

  • Commande start : ajoutez app.yaml avec la commande qui démarre votre serveur. Pour un point d'entrée Python nommé server.py, utilisez :

    YAML
    command: ['python', 'server.py']

Étape 2 : Déployer et connecter​

  1. Dans Unity Gateway , sélectionnez MCPs , cliquez sur + MCP , puis choisissez Build a new MCP server .
  2. Sur la page de création d'applications, choisissez Create a custom app . Nommez-le avec le préfixe mcp- et terminez la configuration de l'application.
  3. Sur la page Overview de l'application, utilisez Edit in your IDE pour synchroniser votre dossier source avec le workspace.
  4. Cliquez sur Deploy , sélectionnez le dossier du workspace, puis cliquez sur Select et Deploy . Attendez la fin du déploiement. Consultez Instructions de déploiement.
  5. Copiez l'URL de l'application et ajoutez votre chemin MCP. Connectez votre agent à l'aide de cette URL et appelez l'un des outils de votre serveur pour vérifier la connexion.

Connectez votre agent​

Utilisez l'URL MCP correspondant au chemin d'accès que vous avez choisi. Pour les Template de démarrage et OpenAPI, ajoutez /mcp à l'URL de l'application. Pour un serveur existant, utilisez le chemin MCP configuré dans votre serveur.

Choisissez le guide de configuration de votre agent :

Les appelants doivent disposer de l'autorisation CAN USE sur l'application. Consultez Apps permissions.

Tarifs et monitoring​

Les applications utilisent les Tarifs de Databricks Apps. Pour les logs de déploiement et de requête, consultez Journaux et monitoring pour Databricks Apps.

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