Connecter Claude Code
Utilisez Claude Code ou l'application de bureau Claude avec des modèles, des outils MCP et des compétences via Unity Gateway. Pour Claude Code, utilisez le protocole Unity Gateway CLI (ug) ou configurez la connexion manuellement. Pour l’application de bureau, configurez la connexion dans les paramètres de l’application.
Avant de commencer
Vous avez besoin de l’URL de votre workspace Databricks et de l’accès aux modèles que vous souhaitez utiliser. Pour la configuration sur ordinateur, installez la dernière application de bureau Claude et demandez à l’administrateur de votre compte de vous fournir un identifiant client OAuth, comme décrit ci-dessous.
Si votre administrateur a déjà configuré votre appareil, suivez les instructions de connexion et de lancement de votre organisation.
Claude Code
Utilisez la CLI Unity Gateway (recommandé)
Installez ug, puis exécutez cette commande depuis le répertoire de votre projet :
ug claude
Suivez les instructions pour sélectionner votre Workspace et vous connecter. ug configure la connexion et ouvre Claude Code dans votre terminal. Start à travailler avec les mêmes invites et commandes que vous utilisez déjà. Pour changer de modèle, saisissez /model.
Pour ajouter des outils ou des compétences MCP, exécutez ces commandes dans votre terminal, puis redémarrez Claude Code :
ug mcp add
ug skills add
Chaque commande vous permet de sélectionner ce qu'il faut ajouter. Voir Ajouter des outils et des compétences pour plus d'informations.
Configurez Claude Code manuellement
Merge les paramètres suivants dans ~/.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"
}
}
Remplacez <workspace-hostname> par le hostname de votre workspace, sans https://. Définissez <model-api-name> sur le nom Unity Catalog complet d’une API de modèle Claude à laquelle vous avez accès, et fournissez votre jeton d’accès personnel Databricks.
Run claude from your project directory. For other settings, see Claude Code settings.
Ajouter des outils MCP manuellement
Find the MCP service's three-part name under Unity Gateway > MCPs in your workspace, then register it with 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>"
Remplacez le hostname et le nom du service. Ouvrez Claude Code, saisissez /mcp, puis authentifiez le serveur avec votre compte Databricks. Répétez l’opération avec un nom de serveur différent pour chaque service que vous souhaitez ajouter.
Connecter les compétences manuellement
Pour exposer les compétences Unity Gateway publiées en tant qu'outils, enregistrez le registre des compétences en tant que serveur HTTP 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>"
Remplacez les placeholders par votre workspace, votre jeton et votre schéma de compétences. Conservez la barre oblique de fin avant ?schema. Pour inclure plusieurs schémas, répétez le parameter : ?schema=main.default&schema=ml.prod.
Restart Claude Code and check the connection with /mcp. Ask Claude to use a skill by its full name, such as Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query. This connection exposes skills as MCP tools; ug skills add download skills for native discovery instead.
Application de bureau Claude
1. Obtenir un identifiant client OAuth
Demandez à l'administrateur de votre compte de créer une connexion d'application OAuth. Dans la console de compte Databricks, ouvrez Settings > App connections > Add connection et utilisez :
Paramètre | Valeur |
|---|---|
Type d’identité | Application standard |
Nom de l'application |
|
Générer un secret client | Non cochée (client public) |
URL de redirection |
|
Périmètres d’accès |
|
Enregistrez la connexion et copiez l’identifiant Client ID . Si vous prévoyez de connecter des compétences, enregistrez également http://127.0.0.1:53280/callback.
2. Connect to Unity Gateway
From the desktop app's sign-in screen, select Help > Troubleshooting > Enable Developer Mode , then Developer > Configure Third-Party Inference .
Sur la page Connection , sélectionnez Gateway et saisissez :
Paramètre | Valeur |
|---|---|
Type d'identifiant | Connexion interactive |
URL de base de la passerelle |
|
ID client | Votre identifiant client OAuth |
Issuer URL |
|
Jeton Bearer | Jeton d’accès |
Champs d'application |
|
Ajouter | Activé |
Rediriger le port |
|
Remplacez <workspace-hostname> par le Hostname de votre Workspace Databricks. Conservez les autres paramètres par default. Consultez la configuration de la passerelle d’Anthropic pour obtenir des détails sur les champs.
Cliquez sur Test connection et connectez-vous à Databricks. Sélectionnez Apply Changes , puis Save & Restart . Sur l'écran de connexion, choisissez la configuration tierce et start une conversation dans Code ou Cowork .
3. Ajouter des outils et des compétences MCP
Ouvrez Developer > Configure Third-Party Inference > Connectors . Sous Managed MCP servers , ajoutez une entrée pour chaque service MCP ou registre de compétences que vous souhaitez utiliser.
Utilisez ces paramètres pour les deux types de connecteur :
Paramètre | Valeur |
|---|---|
Transport | HTTP diffusable |
OAuth | Utilisez votre propre client |
ID client | Votre identifiant client OAuth |
Secret du client | Laisser vide |
Serveur d’autorisation |
|
Périmètre |
|
Demande | Activé |
Hôte de rappel |
|
For an MCP service , find its three-part name under Unity Gateway > MCPs in your workspace. Give the connector a descriptive name, set Callback port to 53180, and use this URL:
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>
Pour les compétences , nommez le connecteur databricks-skill-registry, définissez le port de rappel sur 53280 et utilisez :
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>
Keep the trailing slash before ?schema. To include multiple schemas, repeat the parameter: ?schema=main.default&schema=ml.prod. These skills are exposed to Claude as tools through the connector.
Pour chaque connecteur, cliquez sur Se connecter et tester et terminez la connexion. Sélectionnez Apply Changes , puis Save & Restart . Demandez à Claude d'utiliser un outil connecté ou une compétence par son nom complet. Consultez la section Ajouter des outils et des compétences pour connaître les conditions d'accès et afficher plus d'options.
Dépannage
Claude Code ne se connecte pas : exécutez ug doctor si vous utilisez ug. Pour une configuration manuelle, vérifiez le hostname de votre workspace, votre jeton, le nom du modèle et les autorisations relatives au modèle.
Échec de la connexion au bureau : vérifiez l'ID client, l'émetteur /oidc et la portée ai-gateway. L'URL de redirection enregistrée doit correspondre à l'hôte et au port du connecteur : 53180 pour les modèles et les services MCP, ou 53280 pour les compétences dans ce guide. Les modifications apportées aux applications OAuth peuvent prendre jusqu'à 30 minutes avant de prendre effet.
Un modèle de bureau est manquant : vérifiez les autorisations de votre modèle. Sous Connection > Models > Model list , ajoutez le nom complet du modèle Unity Catalog. Une liste explicite remplace la découverte automatique ; incluez donc tous les modèles que vous souhaitez utiliser. Appliquez les modifications et redémarrez.
Si un connecteur MCP ou de compétence échoue : vérifiez son URL et ses autorisations. Le champ Authorization server doit contenir le tableau JSON indiqué ci-dessus. Cliquez sur Se connecter & tester pour inspecter l'erreur.