Connectez les agents à des outils tiers avec les services MCP

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Bêta

Cette fonctionnalité est en bêta. Les administrateurs de compte peuvent contrôler l'accès à cette fonctionnalité depuis la page **Previews** de la console de compte. Voir Gérer les prévisualisations Databricks.

Un service MCP est un élément sécurisable Unity Catalog qui enregistre un serveur MCP externe et régit la manière dont les agents l'utilisent. Vous y accédez par son nom à trois niveaux, catalog.schema.mcp_service, et l'invoquez via Unity AI Gateway, le plan de contrôle pour la gouvernance du trafic d'IA.

L'enregistrement d'un serveur MCP en tant qu'élément sécurisable du Unity Catalog signifie que vous le gérez avec les mêmes primitives qui protègent vos autres assets du Unity Catalog. Celles-ci incluent les autorisations pour contrôler qui peut l'invoquer, la sélection d'outils pour limiter les outils qu'elle expose, les politiques de service pour autoriser ou refuser les appels d'outils individuels, et la journalisation d'audit et d'utilisation pour suivre chaque invocation.

Il existe deux façons d'utiliser les services MCP :

Approche	Quand utiliser
Utilisez un service MCP fourni par Databricks.	Vous voulez un outil SaaS — Slack, GitHub, Google Drive, et plus encore — sans aucune configuration. Aucun serveur à héberger et aucune connexion à créer.
Enregistrer votre propre serveur MCP externe	Vous disposez d'un serveur MCP auto-hébergé ou tiers à gouverner en tant qu'élément sécurisable d'Unity Catalog.

Approche	Quand utiliser
Utilisez un service MCP fourni par Databricks.	Vous voulez un outil SaaS — Slack, GitHub, Google Drive, et plus encore — sans aucune configuration. Aucun serveur à héberger et aucune connexion à créer.
Enregistrer votre propre serveur MCP externe	Vous disposez d'un serveur MCP auto-hébergé ou tiers à gouverner en tant qu'élément sécurisable d'Unity Catalog.

Les services MCP connectent les agents aux services externes. Pour les données Databricks, utilisez des serveurs MCP gérés; pour héberger vos propres outils, utilisez un serveur MCP personnalisé.

Pour enregistrer et invoquer un serveur MCP externe, consultez Enregistrer un serveur MCP externe. Pour restreindre ses outils et ses appels, consultez Gouverner un service MCP.

astuce

Visualiser de bout en bout.

Pour un exemple complet — enregistrez le serveur MCP GitHub, restreignez ses outils, bloquez les appels destructeurs avec une politique de service et auditez l'utilisation — suivez Tutoriel : Gouverner l'accès GitHub MCP d'un agent de codage.

Comment ça marche

Un agent appelle un service MCP par son URL Unity AI Gateway, et chaque appel transite par le même chemin gouverné :

1. Invoquer : L'agent envoie une requête MCP à l'URL de la passerelle Databricks Unity AI du service, authentifiée avec l'identité Databricks de l'appelant.
2. Autoriser et gouverner : la passerelle vérifie que l'appelant dispose de EXECUTE sur le service MCP dans Unity Catalog. Le service expose uniquement les outils que vous avez sélectionnés et évalue toute politique de service attachée, qui peut autoriser, refuser ou exiger une approbation pour l'appel.
3. Proxy avec informations d'identification gérées : la requête est transférée au serveur MCP externe par le biais de la connexion HTTP du service. Databricks stocke les informations d'identification et gère les flux OAuth et le refresh des jetons, ainsi l'agent ne les voit jamais.
4. **Journalisez l'utilisation, auditez et tracez** : chaque invocation est enregistrée dans les tables système, vous permettant ainsi de surveiller l'utilisation et d'auditer l'activité au fil du temps.

Exigences

• Un Workspace activé pour Unity Catalog.

• Pour régir un serveur MCP externe en tant que service MCP, l'aperçu de Unity AI Gateway Beta et l'aperçu de **Serveurs MCP gérés** doivent être activés pour votre compte. Consultez Gérer les aperçus Databricks.

• Un Workspace dans une région où Model Serving est pris en charge. Consultez la disponibilité des fonctionnalités de Model Serving.

Services MCP fournis par Databricks

Databricks propose des services MCP prêts à l'emploi dans le schéma system.ai pour les applications SaaS courantes, afin que les agents puissent accéder à ces outils sans héberger ni enregistrer votre propre serveur MCP. Chacun est un service MCP intégré que vous adressez par son nom Unity Catalog. Pour accorder l'accès à un agent, accordez EXECUTE sur le service (par exemple, system.ai.github) — aucune configuration de connexion n'est requise. Les services intégrés sont fournis avec des outils gérés par la plateforme et une politique de service intégrée, telle qu'une politique pour bloquer les opérations d'écriture. Vous les régissez avec des autorisations, plutôt qu'avec une sélection d'outils personnalisée ou des fonctions de politique.

Service MCP	Se connecte à
system.ai.slack	Slack
system.ai.github	GitHub
system.ai.atlassian	Jira et Confluence
system.ai.google_drive	Google Drive
system.ai.google_calendar	Google Calendar
system.ai.gmail	Gmail
system.ai.microsoft_365	Microsoft 365 (SharePoint, Outlook et Teams)

Service MCP	Se connecte à
system.ai.slack	Slack
system.ai.github	GitHub
system.ai.atlassian	Jira et Confluence
system.ai.google_drive	Google Drive
system.ai.google_calendar	Google Calendar
system.ai.gmail	Gmail
system.ai.microsoft_365	Microsoft 365 (SharePoint, Outlook et Teams)

Pour Google Drive, Gmail, Google Calendar ou Microsoft 365, ces services intégrés gèrent l'OAuth pour vous, sans nécessiter d'enregistrement d'application.

Authentification et sécurité

Databricks utilise des proxys MCP gérés et des connexions HTTP Unity Catalog pour gérer en toute sécurité l'authentification auprès de serveurs MCP externes.

• Authentification par principal partagé : Tous les utilisateurs partagent les mêmes identifiants lorsqu'ils accèdent au service externe. Ceci inclut le jeton Bearer, l'authentification OAuth Machine-to-Machine (M2M) et l'authentification OAuth User-to-Machine Shared. Utilisez ceci lorsque le service externe ne nécessite pas d’accès spécifique à l’utilisateur, ou lorsqu’un seul compte de service est suffisant.
• Authentification par utilisateur (OAuth U2M par utilisateur) : Chaque utilisateur s’authentifie avec ses propres identifiants. Le service externe reçoit des requêtes au nom de l’utilisateur individuel, ce qui permet un contrôle d’accès, un audit et une responsabilité spécifiques à l’utilisateur. Utilisez cette option lors de l'accès à des Ressources spécifiques à l'utilisateur, telles que les repositories GitHub d'un utilisateur, les messages Slack ou le calendrier.

Databricks gère les flux OAuth et le refresh des jetons, de sorte que les utilisateurs finaux ne voient pas les jetons. Vous consultez et gérez vos connexions MCP externes parallèlement à vos LLM Endpoint depuis Unity AI Gateway. Pour des instructions de configuration détaillées pour chaque méthode d'authentification, consultez les connexions HTTP.

Limitations

Pendant la version bêta, les limitations suivantes s'appliquent aux services MCP :

• Le DDL SQL pour les services MCP (par exemple, CREATE MCP SERVICE) n'est pas disponible. Créez et gérez les services MCP avec l'interface utilisateur ou l'API REST.
• Vous pouvez enregistrer uniquement des serveurs MCP externes comme votre propre service MCP. L'enregistrement de Genie, d'applications ou de sources d'entités Unity Catalog en tant que service MCP n'est actuellement pas pris en charge. Databricks fournit également des services MCP intégrés pour les applications SaaS courantes.
• La sélection d'outils prend en charge les modèles de préfixe (get_*) et de correspondance exacte. Les modèles d'exclusion (par exemple, !delete_*) ne sont pas pris en charge.
• La recherche globale d'Unity Catalog ne fait pas apparaître les services MCP.

Les connexions de serveurs MCP externes présentent également les limitations suivantes :

• Les serveurs MCP externes ne sont disponibles que dans les régions où Model Serving est pris en charge, y compris pour une utilisation dans AI Playground, Genie Code et Chat in Genie. Consultez la disponibilité des fonctionnalités de Model Serving.

Étapes suivantes

• Enregistrez un serveur MCP externe pour enregistrer et invoquer un serveur MCP externe.
• Gouvernez un service MCP pour restreindre les outils et appliquer les politiques de service.
• Utilisez les serveurs MCP dans les agents pour appeler un service MCP par programmation à partir du code de l'agent.
• Connectez les MCP aux assistants IA et aux agents de codage pour connecter les agents de codage et les assistants IA.
• Gouvernance de l'IA avec Unity AI Gateway pour gouverner les serveurs MCP et les Endpoint LLM depuis un emplacement central.