Connecter l’application de bureau Claude

Utilisez Claude desktop dans Code ou Cowork avec des modèles, des outils MCP et des compétences via Unity Gateway. Claude desktop prend également en charge le relais d'abonnement Anthropic.

Prérequis

Vous avez besoin de l'URL de votre workspace Databricks, de l'accès aux modèles et outils que vous souhaitez utiliser et de la dernière version de Claude desktop.

Sous Windows, ouvrez le bureau Claude au moins une fois avant d'exécuter ug configure afin que l'application initialise ses données locales.

Si vous prévoyez d'utiliser un relais d'abonnement Anthropic, installez le Claude Code CLI.

Connexion avec la CLI Unity Gateway (recommandé)

Installez ug, puis exécutez cette commande dans un terminal interactif :

Bash
ug configure --agents claude

Sélectionnez votre workspace et connectez-vous. Cette commande configure à la fois Claude Code et l'agent de travail Claude Desktop installé pour le même Workspace. ug crée et sélectionne un profil Claude Desktop avec les modèles, les serveurs MCP, les compétences et les paramètres de refresh des justificatifs d'identité disponibles via votre Workspace.

Ouvrez ou redémarrez Claude desktop, puis start une conversation dans Code ou Cowork . Utilisez le sélecteur de modèle pour changer de modèle.

Déploiement avec MDM

Pour déployer Claude desktop dans votre organisation avec la gestion des appareils mobiles (MDM), consultez le guide de déploiement MDM d’Anthropic.

Fonctionnalités prises en charge et limitations

Cette configuration utilise le mode d'inférence tierce de Claude Desktop.

Fonctionnalité	Aide
Code et Cowork tab	Pris en charge avec l’inférence de modèle via Unity Gateway.
Serveurs, outils et compétences MCP	Prend en charge les serveurs MCP, les outils et les compétences partagées de Unity Gateway.
Tâches planifiées	Pris en charge. Les tâches planifiées fonctionnent de la même manière que dans la version standard de Claude desktop.
Relais d'abonnement Anthropic	Pris en charge. Installez la CLI Claude Code avant de configurer le relais.
Aiguillage intelligent	Non pris en charge.

Fonctionnalité	Aide
Code et Cowork tab	Pris en charge avec l’inférence de modèle via Unity Gateway.
Serveurs, outils et compétences MCP	Prend en charge les serveurs MCP, les outils et les compétences partagées de Unity Gateway.
Tâches planifiées	Pris en charge. Les tâches planifiées fonctionnent de la même manière que dans la version standard de Claude desktop.
Relais d'abonnement Anthropic	Pris en charge. Installez la CLI Claude Code avant de configurer le relais.
Aiguillage intelligent	Non pris en charge.

Configuration manuelle

Utilisez cette configuration uniquement si vous ne pouvez pas utiliser ug. Il nécessite un ID client OAuth et un profil Claude desktop configuré manuellement.

1. Obtenir un ID client OAuth

Utilisez l’ID client Claude default, https://claude.ai/oauth/mcp-oauth-client-metadata. Un administrateur de compte n’a pas besoin de créer une application OAuth. Voir ID clients OAuth default.

Utilisez votre propre application OAuth

Demandez à votre administrateur de compte de créer une connexion d’application OAuth. Dans la console de compte Databricks, ouvrez Paramètres > Connexions d’applications > Ajouter une connexion et utilisez les éléments suivants :

Paramètre	Valeur
Type d’identité	Application standard
Nom de l'application	`claude-desktop`
Générer un secret client	Non coché (client public)
URL de redirection	`http://127.0.0.1:53180/callback`
Périmètre d'accès	`ai-gateway`

Paramètre	Valeur
Type d’identité	Application standard
Nom de l'application	`claude-desktop`
Générer un secret client	Non coché (client public)
URL de redirection	`http://127.0.0.1:53180/callback`
Périmètre d'accès	`ai-gateway`

Enregistrez la connexion et copiez l’ ID client . Si vous prévoyez de connecter des compétences, enregistrez également http://127.0.0.1:53280/callback.

2. Se connecter à Unity Gateway

Sur l'écran de connexion de Claude desktop, sélectionnez Help > Troubleshooting > Enable Developer Mode , puis Developer > Configure Third-Party Inference .

Sur la page Connexion , sélectionnez Passerelle et saisissez :

Paramètre	Valeur
Type d’identifiant	Connexion interactive
URL de base de la passerelle	`https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic`
ID client	Votre ID client OAuth
URL de l’émetteur	`https://<workspace-hostname>/oidc`
Jeton Bearer	Jeton d'accès
Champs d'application	`ai-gateway`
Ajouter `offline_access`	Activé
Port de redirection	`53180`

Paramètre	Valeur
Type d’identifiant	Connexion interactive
URL de base de la passerelle	`https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic`
ID client	Votre ID client OAuth
URL de l’émetteur	`https://<workspace-hostname>/oidc`
Jeton Bearer	Jeton d'accès
Champs d'application	`ai-gateway`
Ajouter `offline_access`	Activé
Port de redirection	`53180`

Remplacez <workspace-hostname> par le hostname de votre workspace Databricks. Laissez les autres paramètres à leurs valeurs default. Voir la configuration de la passerelle Anthropic pour plus de détails sur les champs.

Sélectionnez 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. Ajoutez des outils et compétences MCP

Ouvrez Développeur > Configurer l’inférence tierce > Connecteurs . Sous Serveurs MCP gérés , ajoutez une entrée pour chaque serveur MCP ou registre de compétences que vous souhaitez utiliser.

Utilisez ces paramètres pour les deux types de connecteur :

Paramètre	Valeur
Transport	HTTP diffusable
OAuth	Importez votre propre client
ID client	Votre ID client OAuth
Secret du client	Laisser vide
Serveur d'autorisation	`["https://<workspace-hostname>/oidc"]`
Périmètre	`ai-gateway`
Demande `offline_access`	Activé
Hôte de rappel	`127.0.0.1`

Paramètre	Valeur
Transport	HTTP diffusable
OAuth	Importez votre propre client
ID client	Votre ID client OAuth
Secret du client	Laisser vide
Serveur d'autorisation	`["https://<workspace-hostname>/oidc"]`
Périmètre	`ai-gateway`
Demande `offline_access`	Activé
Hôte de rappel	`127.0.0.1`

Pour un MCP, trouvez son nom en trois parties sous Unity Gateway > MCPs dans votre Workspace. Donnez au connecteur un nom descriptif, définissez Port de rappel sur 53180 et utilisez cette URL :

Text
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>?o=<workspace-id>

Pour les compétences, nommez le connecteur databricks-skill-registry, réglez le port de rappel sur 53280 et utilisez :

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

Gardez la barre oblique finale avant ?schema. Pour inclure plusieurs schémas, répétez le parameter : ?schema=main.default&schema=ml.prod. Ces compétences sont exposées à Claude en tant qu’outils par le biais du connecteur.

Pour chaque connecteur, sélectionnez Connexion et test et terminez la connexion. Sélectionnez Appliquer les modifications , puis Enregistrer et redémarrer . Demandez à Claude d’utiliser un outil ou une compétence connecté(e) par son nom complet. Voir Ajouter des outils et des compétences pour les conditions d’accès et plus d’options.

Connectez des outils MCP avec votre compte Claude

Pour system.ai.dbsql, activez d'abord la version bêta de Unity Gateway.

Utilisez un connecteur personnalisé pour ajouter des outils MCP Databricks à Claude sur le web ou le bureau à l'aide de votre compte Claude.

Dans Claude, ouvrez Paramètres > Connecteurs > Ajouter un connecteur personnalisé .

Entrez l’URL MCP :

Text
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>?o=<workspace-id>

Pour l’ID client OAuth, saisissez l’ ID client Claude default, https://claude.ai/oauth/mcp-oauth-client-metadata. Sélectionnez Ajouter et terminez la connexion.
Dans une conversation, activez le connecteur et demandez à Claude d'appeler l'un de ses outils. Pour system.ai.dbsql, essayez SELECT 1 AS result.

Utilisez votre propre application OAuth

Demandez à un administrateur de compte de créer un client OAuth. Pour un MCP, sélectionnez la portée ai-gateway et enregistrez les deux URL de redirection :

https://claude.ai/api/mcp/auth_callback
https://claude.com/api/mcp/auth_callback

À l’étape 3, saisissez cet ID client et, pour un client confidentiel, son secret.

Si votre workspace restreint les IP entrantes, autorisez les IP sortantes de Claude. Consultez l'authentification MCP pour les autorisations, la connexion du fournisseur et le dépannage.

Utiliser un jeton d'accès personnel pour les tests locaux

Cette option nécessite Node.js avec npx et un jeton d'accès personnel. Cela fonctionne pour les MCP fournis par Databricks et enregistrés, ainsi que pour les Endpoint MCP de Workspace. Les serveurs hébergés sur Databricks Apps nécessitent OAuth.

Merge cette entrée dans claude_desktop_config.json à ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json sur macOS ou %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json sur Windows :

JSON
{
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>?o=<workspace-id>",
        "--header",
        "Authorization: Bearer <databricks-pat>"
      ]
    }
  }
}

Remplacez les espaces réservés, conservez les jetons hors du contrôle des sources et redémarrez Claude Desktop. Demandez à Claude d’appeler un outil en lecture seule pour vérifier la connexion.

Dépannage

Échec de connexion : pour une configuration manuelle, vérifiez l’ID client, l’émetteur /oidc et le scope ai-gateway. L'URL de redirection enregistrée doit correspondre à l'hôte et au port du connecteur : 53180 pour les modèles et les MCP, ou 53280 pour les compétences dans ce guide. Les modifications de l’application OAuth peuvent prendre jusqu’à 30 minutes pour prendre effet.
Un modèle est manquant : vérifiez vos permissions de modèle et relancez ug configure --agents claude pour refresh la liste des modèles de bureau. Pour une configuration manuelle, ajoutez le nom complet du modèle dans le Unity Catalog sous Connection > Models > Model list . Une liste explicite remplace la découverte automatique, veillez donc à inclure les modèles que vous souhaitez utiliser. Appliquez les changements et redémarrez.
Un connecteur MCP ou de compétence échoue : Vérifiez son URL et ses autorisations. Pour une configuration manuelle, le champ Serveur d’autorisation doit contenir le tableau JSON affiché ci-dessus. Sélectionnez Se connecter & tester pour examiner l’erreur.
La connexion au Workspace fonctionne, mais un outil vous demande une Connexion : ouvrez le Link de connexion renvoyé par le MCP, connectez-vous au fournisseur externe, puis réessayez l'appel. La connexion au workspace et celle au fournisseur sont des étapes distinctes.

Prérequis​

Connexion avec la CLI Unity Gateway (recommandé)​

Déploiement avec MDM​

Fonctionnalités prises en charge et limitations​

Configuration manuelle​

1. Obtenir un ID client OAuth​

2. Se connecter à Unity Gateway​

3. Ajoutez des outils et compétences MCP​

Connectez des outils MCP avec votre compte Claude​

Dépannage​

Étapes suivantes​