ツールとスキルを追加
Unity Gateway CLI（ug）を使用して、MCPサーバーと共有スキルをコーディングエージェントに追加します。MCPツールはデータとサービスへのアクセスを提供します。スキルはチームのタスクとワークフローに関する手順を提供します。
手動でセットアップするには、サポートされているコーディングエージェントの下にあるコーディングエージェントのガイドを参照してください。
Prerequisites
ug をインストールして構成します。基盤となるデータやサービスなど、使用するMCPサーバーまたはスキルへのアクセス権が必要です。
スキルdownloadを含め、インストールおよび設定済みの MCP 対応エージェントが必要です。MCP 接続は、MCP をサポートするように設定されたすべてのアージェントに適用されます。
スキルを使用するには、管理者がベータ機能を有効にする必要があります。See Govern skills.
設定を変更した後は、通常のugコマンドでエージェントを再起動してください。
MCPツールを追加
system.ai.dbsql、system.ai.sandbox、または system.ai.web_search を使用するには、アカウント管理者がアカウント コンソールの Previews ページから Unity Gateway のベータ版を有効にする必要があります。「アカウント プレビューの管理」を参照してください。
MCPサーバーを選択する
ug mcp add
プロンプトが表示された場合はサインインし、ピッカーでサーバーを選択します。入力してフィルターし、 Space キーを押して選択し、 Enter キーを押して確定します。
既存の接続は保持されます。タスクを記述して、ツールを使用するようにエージェントに指示します。
名前でMCPサーバーを選択する
MCPサーバーを名前で追加するには、完全なUnity Catalog名（<catalog>.<schema>.<server-name>）を使用します：
ug mcp add --names system.ai.github,system.ai.slack
スキーマ内のすべてのMCPサーバーを追加するには:
ug mcp add --location "<catalog>.<schema>"
その他の Databricks MCP サーバーを追加する
MCPサーバーピッカー外のリソースについては、--namesを指定したセレクターを使用します：
リソース | セレクター |
|---|---|
スキーマ内のAI Searchインデックス（レガシー） |
|
スキーマ内の Unity Catalog 関数 (レガシー) |
|
Genie Agent (レガシー) |
|
MCP server hosted in a Databricks app |
|
AI Search、Unity Catalog関数、およびGenie Agentセレクターは、レガシーワークスペースMCP Endpointに接続します。新しい統合については、推奨アプローチを参照してください。
たとえば、既存の Genie Agent を接続します。
ug mcp add --names "genie-space:<space-id>"
<space-id>をGenie space IDに置き換えます。
接続を確認して削除
ugによって構成されたMCPサーバーの一覧を表示します：
ug mcp list
追加した接続を削除するには：
ug mcp remove
削除するサーバーを選択し、 Enter キーを押します。選択した各接続は、追加したすべての日付から削除されます。MCPサーバー自体はワークスペース内で引き続き利用可能です。
その他のMCPクライアント
system.ai.dbsqlについては、まずUnity Gatewayベータを有効にしてください。
Claude Code、Codex、または Cursor については、エージェントガイドを使用してください。Web 版またはデスクトップ版の Claude については、Claude のコネクタに従ってください。
以下のクライアントについては、 Unity Gateway > MCPs の下で MCP を選択し、この URL を使用してください。
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>
ホスト名とMCP名を置き換えます。たとえば、Genie Oneにはsystem.ai.genie_one_mcp、Databricks SQLにはsystem.ai.dbsqlを使用します。MCPの権限とプロバイダーへのサインインが必要です。
- ChatGPT
- Windsurf
- Replit
- ChatGPTでDeveloper Modeを有効にします。可用性は、アカウントおよびワークスペースのポリシーによって異なります。
- リンク先のChatGPTの手順に従い、MCP URLを使用してMCP接続を追加し、 OAuth を選択してください。
- ChatGPTに表示される正確なOAuthリダイレクトURLをコピーします。アカウント管理者に依頼して、そのURLと
ai-gatewayスコープを使用してDatabricks OAuth クライアントを作成してもらいます。コールバックの詳細については、ChatGPT OAuth リダイレクト URL を参照してください。 - 該当する場合は、ChatGPTにクライアントIDとシークレットを入力してください。接続を保存して、サインインを完了します。
- 会話内で MCP コネクションを選択し、読み取り専用ツールを使用するように求めます。
IPアクセスリストが有効な場合、ChatGPTの送信元IPアドレスを許可します。
Cursorの手動OAuth構成を使用し、JSONを ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に保存します。登録済みのOAuthクライアントIDでmcp-remoteを使用します。
Windsurf を再起動し、ブラウザでのサインインを完了し、読み取り専用ツールを呼び出すようにエージェントに依頼します。Windsurf MCP 構成を参照してください。
アクセストークンを使用したローカルテストの場合:
- Replitのワークスペースで、 [Add MCP Server] をクリックし、MCP URLを入力します。
- 値
Bearer <databricks-pat>を持つカスタム ヘッダーAuthorizationを追加します。 - 保存して、読み取り専用ツールを呼び出すようにエージェントに依頼します。
トークンをソース管理に含めないようにしてください。現在の認証オプションについては、 Replit MCP ドキュメントを参照してください。
クライアントがツール呼び出しを行い、その結果を返すことを確認します。system.ai.dbsqlについては、SELECT 1 AS resultをお試しください。接続に失敗した場合は、MCP認証とネットワークを参照してください。
スキルを追加
スキルは次の 2 つの方法で使用できます。
- download skills: エージェントは、ネイティブスキルワークフローを通じてローカルスキルファイルを検出し、使用します。
- MCPを通じたスキルの使用： エージェントは、管理すべきローカルファイルなしで、スキルを使用する際に公開されたスキルレジストリから指示を取得します。
download skills
ug skills add
ピッカーでdownloadするスキルを選択します。
ug SKILL.md およびサポートファイルを含む、完了した各スキル フォルダを ~/.claude/skills/ と ~/.agents/skills/ の両方にダウンロードします。エージェントに名前でスキルを使用するように依頼します。スキルコマンドについては、エージェントガイドを参照してください。
特定のスキルをdownloadするには、完全なUnity Catalog名を使用します。
ug skills add --names "<catalog>.<schema>.<skill-name>"
スキーマ内のすべてのスキルをdownloadするには:
ug skills add --location "<catalog>.<schema>"
両方のオプションでコンマ区切りの名前を受け入れます。コマンドでは、両方ではなく --names または --location を使用してください。同じコマンドを再実行して更新を取得します。既存のスキルフォルダーを上書きする前に ug がプロンプトを表示します。
downloadすると、MCPを介してすでに接続されているスキーマを変更することなく、スキル レジストリの検出ツールやロードツールも有効になります。
プロジェクトにスキルをdownloadする
プロジェクトディレクトリから、次のように実行します。
ug skills add --path "$PWD"
スキルを選択します。ugは、プロジェクトの.claude/skills/および.agents/skills/ディレクトリの下にそれらを書き込みます。--pathを--namesまたは--locationと組み合わせることもできます。
--path 既存の絶対プロジェクトディレクトリを指定する必要があります。エージェント設定用の個別のホームディレクトリを使用するug geminiでプロジェクトのdownloadを使用します。
MCPを通じて公開済みスキルに接続する
MCPを介してエージェントが使用できるスキルのスキーマを選択するには:
ug skills add --via mcp
ピッカーでスキーマを選択します。スキーマを直接指定するには：
ug skills add --location "<catalog>.<schema>" --via mcp
ug これらのスキーマをスキルレジストリ接続に追加し、すでに接続されているスキーマはそのまま維持します。--via mcpを--pathまたは--namesと組み合わせて使用することはできません。
エージェントで、公開されたスキルを使用するように指示します。
Use <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.
エージェントにスキーマ内のスキルをリストアップするよう依頼することもできます。MCP を介して読み込まれたスキルは、エージェントのネイティブスキルメニューに表示されない場合があります。
スキルのリスト
ug skills list
スキルを削除する
To select download skills for removal:
ug skills remove
現在のプロジェクトから特定のスキルを削除するには：
ug skills remove --names "<catalog>.<schema>.<skill-name>" --path "$PWD"
スキーマからすべてのdownloadを削除するには、--namesの代わりに--location "<catalog>.<schema>"を使用します。--pathがない場合、削除にはユーザーディレクトリとプロジェクトディレクトリにわたってugによってdownloadされたコピーが含まれます。公開されたスキルはUnity Catalogに残ります。
ライブ MCP 接続からスキーマを削除するには:
ug skills remove --location "<catalog>.<schema>" --via mcp
--location を省略して、ピッカーでスキーマを選択します。スキーマを削除しても、downloadファイルやレジストリのディスカバリーツールはそのまま残ります。