Claude Codeの接続
Unity Gateway経由で、モデル、MCPツール、およびスキルとともにClaude CodeまたはClaudeデスクトップアプリを使用します。Claude Codeの場合は、Unity Gateway CLI（ug）を使用するか、接続を手動で構成します。デスクトップアプリの場合は、アプリの設定で接続を構成します。
始める前に
DatabricksワークスペースのURLと、使用するモデルへのアクセス権が必要です。デスクトップの設定を行うには、最新のClaude デスクトップアプリをインストールし、以下のようにアカウント管理者にOAuthクライアントIDを依頼してください。
管理者がすでにデバイスを構成している場合は、組織のサインインおよび起動手順に従ってください。
Claude Code
Unity Gateway CLIの使用（推奨）
ug をインストールし、プロジェクトディレクトリから次のコマンドを実行します：
ug claude
プロンプトに従ってワークスペースを選択し、サインインします。ugによって接続が構成され、ターミナルで Claude Code が起動します。すでに使用している同じプロンプトとコマンドを使用して作業を起動します。モデルを変更するには、/modelを入力します。
MCP ツールまたはスキルを追加するには、ターミナルでこれらのコマンドを実行し、Claude Code を再起動します。
ug mcp add
ug skills add
各コマンドを使用して、追加する項目を選択できます。詳細については、ツールの追加とスキルをご覧ください。
Claude Codeを手動で構成する
Merge the following settings into ~/.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"
}
}
<workspace-hostname> を、https:// を除いたワークスペースのホスト名に置き換えます。アクセスできる Claude モデル API の完全な Unity Catalog 名に <model-api-name> を設定し、Databricks 個人用アクセストークンを指定します。
プロジェクトディレクトリから claude を ラン します。その他の設定については、Claude Code の設定を参照してください。
MCPツールを手動で追加
ワークスペースの Unity Gateway > MCPs でMCPサービスの3部構成の名前を確認し、Claude Codeに登録します。
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>"
ホスト名とサービス名を置き換えます。Claude Code を開き、/mcp を入力して、Databricks アカウントでサーバーを認証します。追加するサービスごとに異なるサーバー名で繰り返します。
スキルを手動で接続する
公開された Unity Gateway スキルをツールとして公開するには、スキルレジストリを HTTP MCP サーバーとして登録します。
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>"
プレースホルダーをワークスペース、トークン、スキルスキーマに置き換えます。?schema の前にある末尾のスラッシュを保持します。複数のスキーマを含めるには、パラメーターを繰り返します: ?schema=main.default&schema=ml.prod。
Claude Codeを再起動し、/mcpで接続を確認します。ClaudeにUse <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.などのフルネームでスキルを使用するよう依頼します。この接続ではスキルがMCPツールとして公開されます。一方、ug skills addはネイティブ検出のためにスキルをdownloadします。
Claude desktop アプリ
1. OAuth クライアント ID を取得する
アカウント管理者に依頼して OAuth アプリケーション接続を作成 してもらいます。Databricks アカウント コンソールで、 Settings > App connections > Add connection を開き、次を使用します。
設定 | Value |
|---|---|
IDタイプ | 標準アプリケーション |
アプリケーション名 |
|
クライアントシークレットを生成 | 未チェック（パブリッククライアント） |
リダイレクトURL |
|
アクセススコープ |
|
接続を保存し、 クライアントID をコピーします。スキルを接続する予定がある場合は、http://127.0.0.1:53280/callbackも登録します。
2. Unity ゲートウェイに接続する
デスクトップアプリのサインイン画面から、 Help > Troubleshooting > Enable Developer Mode 、次に Developer > Configure Third-Party Inference の順に選択します。
[接続] ページで、 [ゲートウェイ] を選択し、次のように入力します。
設定 | Value |
|---|---|
認証情報の種類 | インタラクティブなサインイン |
ゲートウェイ ベース URL |
|
クライアントID | OAuth クライアント ID |
発行者URL |
|
ベアラートークン | アクセストークン |
スコープ |
|
追加 | 有効 |
リダイレクト用ポート |
|
<workspace-hostname> を Databricks ワークスペースのホスト名に置き換えます。他の設定はdefaultのままにします。フィールドの詳細については、Anthropicのゲートウェイ構成を参照してください。
テスト接続 をクリックし、Databricks にサインインします。 変更の適用 を選択し、 保存して再起動 をクリックします。サインイン画面で、サードパーティの設定を選択し、 Code または Cowork で会話を開始します。
3. MCPツールとスキルを追加する
[開発者] > [サードパーティ推論の設定] > [コネクタ] を開きます。 [マネージドMCP サーバー] の下で、使用する各MCPサービスまたはスキルレジストリのエントリを追加します。
両方のタイプのコネクタに次の設定を使用します。
設定 | Value |
|---|---|
トランスポート | ストリーミング可能な HTTP |
OAuth | 独自のクライアントを持ち込む |
クライアントID | OAuth クライアント ID |
クライアントのシークレット | 空白のままにします。 |
認証サーバー |
|
スコープ |
|
リクエスト | 有効 |
コールバックホスト |
|
MCPサービス の場合は、ワークスペースの Unity Gateway > MCPs で3部構成の名前を確認してください。コネクターに説明的な名前を付け、 Callback port を 53180 に設定し、次のURLを使用します：
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>
スキルの場合 、コネクターに databricks-skill-registry という名前を付け、 コールバックポート を 53280 に設定し、次を使用します：
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>
?schema の前の末尾のスラッシュを維持します。複数のスキーマを含めるには、パラメーター（?schema=main.default&schema=ml.prod）を繰り返します。これらのスキルは、コネクタを介してツールとしてClaudeに公開されます。
各コネクターで、 Sign in & test をクリックし、サインインを完了します。 変更の適用 を選択し、 保存して再起動 を選択します。接続されたツールまたはスキルをフルネームで指定して使用するようにClaudeに依頼します。アクセスの要件やその他のオプションの詳細については、ツールの追加とスキルを参照してください。
トラブルシューティング
Claude Codeが接続されない： ugを使用している場合は、ug doctorを実行します。手動でセットアップするには、ワークスペースのホスト名、トークン、モデル名、およびモデルの権限を確認します。
デスクトップサインインに失敗する場合： クライアントID、/oidcの発行者、ai-gatewayのスコープを確認してください。登録されたリダイレクトURLは、モデルとMCPサービスでは53180、このガイドのスキルでは53280というコネクターのホストとポートに一致する必要があります。OAuthアプリケーションの変更が反映されるまで最大30分かかる場合があります。
デスクトップモデルがありません： モデルの権限を確認してください。 Connection > Models > Model list で、モデルの完全なUnity Catalog名を追加します。明示的なリストが自動検出に置き換わるため、使用するすべてのモデルを含めてください。変更を適用して再起動します。
MCPまたはスキルコネクターが失敗した場合: URLと権限を確認してください。 Authorization server フィールドには、上記のJSON配列を指定する必要があります。エラーを調査するには、 [サインインしてテスト] をクリックします。