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OpenCode の接続

Unity Gateway を介して、モデル、MCP ツール、およびスキルで OpenCode を使用します。Unity Gateway CLI (ug) がワークスペースのサインインと構成を処理するか、接続を手動で構成できます。

始める前に​

使用するモデル、MCPサービス、スキルにアクセスするには、DatabricksワークスペースのURLとアクセス権が必要です。手動でセットアップするには、OpenCodeをインストールし、Databricks個人用アクセストークンを用意します。

手動で構成するには、<workspace-hostname> を Databricks ワークスペースのホスト名に、<databricks-pat> をトークンに置き換えます。ワークスペースで使用可能な完全なモデル名を使用し、関連のない設定を維持したまま、設定エントリを既存のファイルに Merge します。

管理者がすでにデバイスを構成している場合は、組織のセットアップ手順に従ってください。

Unity Gateway CLI の使用​

ugをインストールし、プロジェクトディレクトリからこのコマンドを実行します：

Bash
ug opencode

プロンプトが表示されたら、ワークスペースを選択してサインインします。コマンドを実行すると、ゲートウェイモデルが構成された状態でOpenCodeが開きます。コーディングを起動するか、/modelsを入力して別の構成済みモデルを選択します。

モデルを手動で構成する​

OpenCodeをインストールし、この構成を~/.config/opencode/opencode.jsonにMergeします：

JSON
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "databricks-anthropic/system.ai.claude-sonnet-4-6",
  "provider": {
    "databricks-anthropic": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "options": {
        "baseURL": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic/v1",
        "apiKey": "<databricks-pat>",
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
        }
      },
      "models": {
        "system.ai.claude-sonnet-4-6": {
          "options": {
            "toolStreaming": false
          }
        }
      }
    }
  }
}

別のClaudeモデルを選択した場合は、両方の場所でモデル名を置き換えてください。ゲートウェイの互換性を維持するためにtoolStreaming: falseを維持してください。opencodeを使用してOpenCodeを起動します。

Gemini モデルの場合は、@ai-sdk/google、ベース URL https://<workspace-hostname>/ai-gateway/gemini/v1beta、同じ認証フィールド、および Gemini モデル名を使用して、別のプロバイダーを追加します。OpenCode のプロバイダー ドキュメントを参照してください。

ルーティンタスクのトークンあたりのコストを削減するには、system.ai.glm-5-2 などのオープンソースモデルをモデルとして選択します。コストの制御を参照してください。

MCPツールを追加​

Unity Gateway CLI の使用​

ラン：

Bash
ug mcp add --agents opencode

サービスを選択し、ug opencodeで再起動してください。

MCPサービスを手動で設定する​

このエントリを~/.config/opencode/opencode.jsonにMerge：

JSON
{
  "mcp": {
    "dbsql": {
      "type": "remote",
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "oauth": false,
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

別のサービスの場合は、サーバー名を変更し、system.ai.dbsql を 3 つの部分からなる Unity Catalog 名に置き換えます。OpenCode を再起動し、接続されたツールを使用するように依頼します。OpenCode の MCP ドキュメントを参照してください。

ug opencode ~/.ucode/opencode-xdg/opencode/opencode.jsonを使用します。ugを介して起動する場合は、手動 MCP エントリーにそのファイルを使用します。

スキルを追加​

Unity Gateway CLI の使用​

download published skills:

Bash
ug skills add

スキルを選択し、OpenCodeを再起動します。~/.agents/skills/ から downloads を読み取り、作業に合わせて関連するスキルを読み込みます。

スキルを手動で設定する​

すでに所有しているファイルについては、各完了スキル フォルダを ~/.agents/skills/ またはプロジェクトの .opencode/skills/ に配置します。See OpenCode's skills documentation.

MCPを介して公開されたスキルレジストリにアクセスするには、上記のMCPの例を使用して2番目のサーバーを追加し、名前をdatabricks-skill-registryに設定し、urlをhttps://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/に設定します。末尾のスラッシュ、ベアラーヘッダー、およびoauth: falseをそのまま保持します。エージェントにフルネームでスキルを使用するように依頼します。

Unity Gateway のスキルはベータ版です。有効化と権限については、スキルのガバナンスを参照してください。

トラブルシューティング​

モデルリクエストが失敗する場合： ゲートウェイURL、トークンの有効期限、モデル名、権限を確認してください。

MCPサーバーが見つかりません： エージェントを再起動してください。ug で設定した場合は、同じ設定が使用されるように ug opencode で起動してください。手動でセットアップするには、~/.config/opencode/opencode.json とベアラートークンを確認してください。

ダウンロードしたスキルが見つかりません： その完全なフォルダに、サポートされているディレクトリ内の SKILL.md が含まれていることを確認してください。downloadしたスキルを更新するには、同じオプションで ug skills add を再実行します。

ワークスペースのサインインまたはugの設定に問題がある場合は、ug doctorランを実行します。

次のステップ​

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