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エージェントを構造化データに接続する

AI エージェントは、質問に答えたり、レコードを更新したり、データパイプラインを作成したりするために、構造化データをクエリまたは操作する必要があることがよくあります。

Databricks では、Unity Catalog テーブルと外部データストア内の構造化データにエージェントを接続するための複数のアプローチを提供しています。事前構成済みの MCP サーバーを使用すると、Genie Spaces と SQLウェアハウスにすぐにアクセスできます。 また、特定のワークフロー向けにカスタムツールを構築することもできます。

このページでは、次の方法を示します。

Unity Catalog テーブル内のデータをクエリする​

エージェントがUnity Catalogテーブル内のデータをクエリする必要がある場合、DatabricksはGenie Spacesの使用をお勧めします。Genie Spaceは、Genieがコンテキストを保持し、自然言語を使用してクエリできる最大25個のUnity Catalogテーブルのコレクションです。エージェントは、事前設定されたMCP URLを使用してGenie Spaceにアクセスできます。

Genieスペースへ接続するには：

  1. クエリするテーブルを含むGenie Spaceを作成し、それにアクセスする必要があるユーザー、またはサービスプリンシパルとスペースを共有します。Genieスペースを作成および管理するを参照してください。
  2. エージェントを作成し、スペースの事前設定されたマネージドMCP URL (https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}) に接続します。
注記

GenieのマネージドMCPサーバーは、GenieをMCPツールとして呼び出します。これは、Genie APIsを呼び出す際に履歴が渡されないことを意味します。

Genie Spaceツールをエージェントに追加します​

次の例は、エージェントをGenie Space MCPサーバーに接続する方法を示しています。<genie-space-id>をGenie SpaceのIDに置き換えてください。

Python
from agents import Agent, Runner
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks_openai.agents import McpServer

workspace_client = WorkspaceClient()
host = workspace_client.config.host

async with McpServer(
    url=f"{host}/api/2.0/mcp/genie/<genie-space-id>",
    name="genie-space",
    workspace_client=workspace_client,
) as genie_server:
    agent = Agent(
        name="Data analyst agent",
        instructions="You are a data analyst. Use the Genie tool to query structured data and answer questions.",
        model="databricks-claude-sonnet-4-5",
        mcp_servers=[genie_server],
    )
    result = await Runner.run(agent, "What were the top 10 customers by revenue last quarter?")
    print(result.final_output)

アプリにdatabricks.ymlのGenie Spaceへのアクセスを許可します：

YAML
resources:
  apps:
    my_agent_app:
      resources:
        - name: 'my_genie_space'
          genie_space:
            space_id: '<genie-space-id>'
            permission: 'CAN_RUN'

Genie マルチエージェント システム​

備考

プレビュー

この機能は パブリック プレビュー段階です。

高度なマルチエージェント システムの場合、MCPを使用して統合するのではなく、Genieをエージェントとして使用することもできます。Genieをエージェントとして呼び出す場合、既存の会話コンテキストをGenieに決定的に渡すことができます。

コードファーストのアプローチについては、マルチエージェントシステムでのGenieの使用（Model Serving）を参照してください。UIファーストのアプローチについては、スーパーバイザーエージェントを使用して協調的なマルチエージェントシステムを作成するを参照してください。

Unity Catalog SQL 関数ツールを使用してデータをクエリする​

クエリが事前にわかっていて、エージェントがパラメーターを提供する場合に、Unity CatalogのSQL関数を使用して構造化された検索ツールを作成します。

次の例では、lookup_customer_info という Unity Catalog 関数を作成します。これは、AI エージェントが架空の customer_data テーブルから構造化データを取得することを可能にします。

SQLエディターで次のコードを実行します。

SQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
  customer_name_input STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a particular customer, given the customer''s name, including the customer''s email and ID. The
customer ID can be used for other queries.'
RETURN SELECT CONCAT(
    'Customer ID: ', customer_id, ', ',
    'Customer Email: ', customer_email
  )
  FROM main.default.customer_data
  WHERE customer_name = customer_name_input
  LIMIT 1;

Unity Catalogツールを作成したら、エージェントに追加します。Unity Catalog関数ツールを作成するを参照してください。

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