MCP APIおよびSDKリファレンス

MCPセットアップを自動化するには、これらの例を使用します。APIは、各MCPをMcpServiceリソースとして表します。ワークスペースUIについては、外部MCPサーバーを参照してください。アクセス制御とポリシーについては、MCPの管理を参照してください。

前提条件

• MCPサーバーのURLと認証詳細を用意するか、既存のHTTP接続を使用します。
• 操作の登録権限または更新・削除権限を確認してください。
• Databricks CLI または選択した SDK をインストールして認証します。SDK のスニペットでは、認証済みのワークスペースクライアントを前提としています。

main.default.my_mcp、接続名、および data-team を独自の値に置き換えます。CREATE MCP SERVICE などの SQL コマンドを使用した MCP の作成はサポートされていません。

API オペレーション

MCP REST APIはこれらの操作を提供します。各Linkに従って、フィールド、権限、および応答を確認してください。

オペレーション	用途:
作成	HTTP接続を介してMCPサーバーを登録します。
リスト	スキーマ内でアクセスできるMCPを検索します。
取得	MCPの構成と現在のetagを読み取ります。
更新	コメント、接続、ツールの選択、またはレート制限を変更します。
削除	登録されている MCP を削除します。
サインイン	プロバイダーを使用して呼び出し元にサインインするか、再認証します。
サインインの確認	呼び出し元のプロバイダーのログイン状態を読み取ります。
サインアウト	呼び出し元のプロバイダーの資格情報を取り消します。

オペレーション	用途:
作成	HTTP接続を介してMCPサーバーを登録します。
リスト	スキーマ内でアクセスできるMCPを検索します。
取得	MCPの構成と現在のetagを読み取ります。
更新	コメント、接続、ツールの選択、またはレート制限を変更します。
削除	登録されている MCP を削除します。
サインイン	プロバイダーを使用して呼び出し元にサインインするか、再認証します。
サインインの確認	呼び出し元のプロバイダーのログイン状態を読み取ります。
サインアウト	呼び出し元のプロバイダーの資格情報を取り消します。

ツールを発見して呼び出すには、MCP URL (https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>) を指定してMCPクライアントを使用します。これらの管理 APIs は、unity-catalog OAuth スコープを使用します。MCPツール呼び出しではai-gatewayを使用します。

接続を作成

MCP サーバーへのスキーマレベルの HTTP 接続を作成します。これらの例では、ベアラートークンを使用してhttps://mcp.example.com/mcpに接続します。OAuth およびその他の認証設定については、HTTP 接続の設定を参照してください。

RESTまたはCLIの場合、このリクエストを connection.json として保存し、URLとトークンをご利用のサーバーの値に置き換えます。この資格情報ファイルはソース管理の対象外にしてください。

JSON

{
  "name": "my_connection",
  "parent": "schemas/main.default",
  "connection_type": "HTTP",
  "options": {
    "host": "https://mcp.example.com",
    "port": "443",
    "base_path": "/mcp",
    "bearer_token": "<mcp-server-token>"
  }
}

REST API

Connections APIにリクエストを送信します。

Bash

databricks api post /api/2.1/unity-catalog/connections --json @connection.json

CLI

Bash

databricks connections create --json @connection.json

Python SDK

サーバーのベアラートークンを MCP_SERVER_TOKEN 環境変数で使用できるようにします。

Python

import os
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service import catalog as c

w = WorkspaceClient()

connection = w.connections.create(
    name="my_connection",
    parent="schemas/main.default",
    connection_type=c.ConnectionType.HTTP,
    options={
        "host": "https://mcp.example.com",
        "port": "443",
        "base_path": "/mcp",
        "bearer_token": os.environ["MCP_SERVER_TOKEN"],
    },
)

接続のフルネームは main.default.my_connection です。以下の MCP を作成するときに、connections/main.default.my_connection として参照します。接続がすでに存在する場合は、その名前を使用してこのステップをスキップします。

MCPを作成する

MCP は既存の HTTP 接続を参照します。公開するツールを制限するには、 ツール選択を設定します。

REST API

/api/2.1/unity-catalog/mcp-services に POST を送信し、クエリーパラメーターとして parent と mcp_service_id を渡します。config.source_connection.name は、MCP サーバーへの Unity Catalog HTTP 接続を識別します。ツールを制限するには include_tool_selectors を設定し、すべてのツールを公開するには省略します。利用可能なツールの選択を参照してください。

Bash

databricks api post \
  "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services?parent=schemas/main.default&mcp_service_id=my_mcp" \
  --json '{
  "comment": "External MCP server",
  "config": {
    "source_connection": {
      "name": "connections/main.default.my_connection"
    }
  }
}'

CLI

親スキーマと MCP 名を渡し、--json を使用して構成を指定します。ツールを制限するには include_tool_selectors を設定し、すべてのツールを公開する場合は省略します。

Bash

databricks ai-gateway create-mcp-service schemas/main.default my_mcp --json '{
  "comment": "External MCP server",
  "config": {
    "source_connection": {
      "name": "connections/main.default.my_connection"
    }
  }
}'

Terraform

Databricks Terraform プロバイダーおよび databricks_ai_gateway_mcp_service リソースを使用して、MCP を作成および管理します:

Hcl

resource "databricks_ai_gateway_mcp_service" "example" {
  parent         = "schemas/main.default"
  mcp_service_id = "my_mcp"
  comment        = "External MCP server"

  config = {
    source_connection = {
      name = "connections/main.default.my_connection"
    }
  }
}

Bundles (Beta)

バンドルでMCPを定義し、databricks bundle deployを使用してデプロイします。MCPリソースには、Databricks CLIバージョン 1.17.0 以降とdirectデプロイメント エンジンが必要です。

YAML

resources:
  mcp_services:
    my_mcp:
      parent: schemas/main.default
      mcp_service_id: my_mcp
      comment: External MCP server
      config:
        source_connection:
          name: connections/main.default.my_connection

Python SDK

Databricks SDK for Pythonを使用してMCPを作成および管理する：

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service import catalog as c

w = WorkspaceClient()

mcp_service = w.ai_gateway.create_mcp_service(
    parent="schemas/main.default",
    mcp_service_id="my_mcp",
    mcp_service=c.McpService(
        comment="External MCP server",
        config=c.McpServiceConfig(
            source_connection=c.McpServiceConfigSourceConnection(
                name="connections/main.default.my_connection"
            ),
        ),
    ),
)

Go SDK

Databricks SDK for Goを使用してMCPを作成および管理します。

Go

mcpService, err := w.AiGateway.CreateMcpService(ctx, catalog.CreateMcpServiceRequest{
	Parent:       "schemas/main.default",
	McpServiceId: "my_mcp",
	McpService: catalog.McpService{
		Comment: "External MCP server",
		Config: &catalog.McpServiceConfig{
			SourceConnection: &catalog.McpServiceConfigSourceConnection{
				Name: "connections/main.default.my_connection",
			},
		},
	},
})

Go Modular SDK

Databricks AI Gateway SDK for Go を使用して MCP サービスを作成および管理します。オプショナルフィールドはポインターであるため、この例では1行のヘルパー func ptr[T any](v T) *T { return &v } を使用しています。

Go

mcpService, err := c.CreateMcpService(ctx, aigateway.CreateMcpServiceRequest{
	Parent:       ptr("schemas/main.default"),
	McpServiceId: ptr("my_mcp"),
	McpService: &aigateway.McpService{
		Comment: ptr("External MCP server"),
		Config: &aigateway.McpServiceConfig{
			Source: &aigateway.McpServiceConfig_Source_SourceConnection{
				SourceConnection: aigateway.McpServiceConfig_SourceConnection{
					Name: ptr("connections/main.default.my_connection"),
				},
			},
		},
	},
})

Java SDK

Databricks SDK for Java を使用して、MCP を作成および管理します:

Java

McpService mcpService =
    w.aiGateway()
        .createMcpService(
            new CreateMcpServiceRequest()
                .setParent("schemas/main.default")
                .setMcpServiceId("my_mcp")
                .setMcpService(
                    new McpService()
                        .setComment("External MCP server")
                        .setConfig(
                            new McpServiceConfig()
                                .setSourceConnection(
                                    new McpServiceConfigSourceConnection()
                                        .setName("connections/main.default.my_connection")))));

JS Modular SDK

JavaScript SDK を使用して MCP を作成および管理します：

TypeScript

const created = await client.createMcpService({
  parent: 'schemas/main.default',
  mcpServiceId: 'my_mcp',
  mcpService: {
    comment: 'External MCP server',
    config: {
      source: {
        $case: 'sourceConnection',
        sourceConnection: { name: 'connections/main.default.my_connection' },
      },
    },
  },
});

MCPを検索

アクセスできる MCP をスキーマに一覧表示し、リソース名で MCP の構成を取得します。組み込みの MCP の場合は、schemas/system.ai を親として使用します。

REST API

Bash

databricks api get \
  "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services?parent=schemas/main.default&view=FULL"

databricks api get "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services/main.default.my_mcp"

リスト応答に next_page_token が含まれる場合は、次のリクエストでそれを page_token として渡します。next_page_token が存在しないか空になるまで継続します。

CLI

Bash

databricks ai-gateway list-mcp-services --parent schemas/main.default --view FULL

databricks ai-gateway get-mcp-service mcp-services/main.default.my_mcp

Python SDK

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service import catalog as c

w = WorkspaceClient()

for service in w.ai_gateway.list_mcp_services(
    parent="schemas/main.default",
    view=c.ListMcpServicesRequestView.FULL,
):
    print(service.name)

service = w.ai_gateway.get_mcp_service(name="mcp-services/main.default.my_mcp")

リストの応答では default で BASIC ビューが使用され、ソース接続の詳細とレート制限のプリンシパル名が省略されます。それらのフィールドを含めるには、 FULL を使用します。CLI と Python イテレータがページネーションを処理します。

アクセス権を付与

これらの例では、MCP に対して EXECUTE を付与します。親権限を含む完全なアクセス要件については、MCP の共有を参照してください。

REST API

Bash

databricks api patch \
  "/api/2.1/unity-catalog/permissions/mcp_service/main.default.my_mcp" \
  --json '{
    "changes": [
      { "principal": "data-team", "add": ["EXECUTE"] }
    ]
  }'

CLI

Databricks CLI を使用して EXECUTE を付与します：

Bash

databricks grants update mcp_service main.default.my_mcp \
  --json '{"changes": [{"principal": "data-team", "add": ["EXECUTE"]}]}'

Terraform

Databricks Terraformプロバイダーとdatabricks_grantリソースを使用して、EXECUTEを付与します。

Hcl

resource "databricks_grant" "example" {
  mcp_service = "main.default.my_mcp"
  principal   = "data-team"
  privileges  = ["EXECUTE"]
}

Bundles (Beta)

アクセスを付与するには、バンドル内の MCP リソースに grants ブロックを追加して再デプロイします。

YAML

resources:
  mcp_services:
    my_mcp:
      parent: schemas/main.default
      mcp_service_id: my_mcp
      comment: External MCP server
      config:
        source_connection:
          name: connections/main.default.my_connection
      grants:
        - principal: data-team
          privileges: [EXECUTE]

Python SDK

Databricks SDK for Python で EXECUTE を付与します。

Python

from databricks.sdk.service import catalog as c

w.grants.update(
    securable_type="mcp_service",
    full_name="main.default.my_mcp",
    changes=[c.PermissionsChange(principal="data-team", add=[c.Privilege.EXECUTE])],
)

Go SDK

Databricks SDK for Goを使用してEXECUTEを付与します:

Go

_, err := w.Grants.Update(ctx, catalog.UpdatePermissions{
	SecurableType: "mcp_service",
	FullName:      "main.default.my_mcp",
	Changes: []catalog.PermissionsChange{{
		Principal: "data-team",
		Add:       []catalog.Privilege{catalog.PrivilegeExecute},
	}},
})

Java SDK

Databricks SDK for Javaを使用してEXECUTEを付与します。

Java

w.grants().update(
    new UpdatePermissions()
        .setSecurableType("mcp_service")
        .setFullName("main.default.my_mcp")
        .setChanges(Arrays.asList(
            new PermissionsChange().setPrincipal("data-team").setAdd(Arrays.asList(Privilege.EXECUTE)))));

プロバイダーのサインインを管理する

ユーザーごとの OAuth を使用する MCP の場合、各呼び出し元が外部プロバイダーにサインインします。対話型サインインについては、外部サービスのセットアップに従ってください。

資格情報 APIs はベータ版です。独自の OAuth フローに統合するには：

1. OAuth 交換フィールド (authorization_code、pkce_verifier、および oauth_redirect_uri) を使用して 呼び出し元の資格情報を作成します。
2. 資格情報のステータスを確認します。資格情報を使用可能にする前に、provisioning_info.stateをACTIVEにする必要があります。NOT_FOUND は、呼び出し元がまだ資格情報を持っていないことを意味します。
3. サインアウトするには、呼び出し元の資格情報を削除します。

これらの操作により、呼び出し側のユーザーの認証情報が管理されます。呼び出し元には、MCP へのアクセスが必要です。

MCPを更新する

これらの例では、MCPのコメントを更新します。MCP名は変更できません。

update_mask を変更するフィールド（comment、config.source_connection.name、config.include_tool_selectors、config.rate_limits など）に設定します。config を使用すると、構成全体が置き換えられ、省略されたオプションフィールドがクリアされます。接続を変更する際、MCPの所有者には新しい接続に対する USE CONNECTION も必要となります。

条件付き更新を行うには、まずMCPを取得し、更新時にそのetagを渡します。更新は、その読み取り以降に MCP が変更されていない場合にのみ成功します。REST クエリー文字列に追加するときに、etagを URL エンコードします。

REST API

Bash

databricks api patch \
  "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services/main.default.my_mcp?update_mask=comment" \
  --json '{"comment": "Updated: governs an MCP server"}'

CLI

Bash

databricks ai-gateway update-mcp-service mcp-services/main.default.my_mcp comment \
  --json '{"comment": "Updated: governs an MCP server"}'

Terraform

databricks_ai_gateway_mcp_serviceリソース上のcomment（またはその他の変更可能なフィールド）を編集し、再適用します。変更はその場で適用されます。

Bundles (Beta)

バンドルリソース内の comment（またはその他の変更可能なフィールド）を編集し、ラン databricks bundle deploy を実行します。変更はその場で適用されます。

Python SDK

Python

from databricks.sdk.service import catalog as c
from databricks.sdk.common.types.fieldmask import FieldMask

updated = w.ai_gateway.update_mcp_service(
    name="mcp-services/main.default.my_mcp",
    update_mask=FieldMask(["comment"]),
    mcp_service=c.McpService(comment="Updated: governs an MCP server"),
)

Go SDK

Go

updated, err := w.AiGateway.UpdateMcpService(ctx, catalog.UpdateMcpServiceRequest{
	Name:       "mcp-services/main.default.my_mcp",
	UpdateMask: *fieldmask.New([]string{"comment"}),
	McpService: catalog.McpService{Comment: "Updated: governs an MCP server"},
})

Go Modular SDK

Go

mask, err := types.NewFieldMask[aigateway.McpService]("comment")
updated, err := c.UpdateMcpService(ctx, aigateway.UpdateMcpServiceRequest{
	McpService: &aigateway.McpService{
		Name:    ptr("mcp-services/main.default.my_mcp"),
		Comment: ptr("Updated: governs an MCP server"),
	},
	UpdateMask: mask,
})

Java SDK

Java

McpService updated =
    w.aiGateway()
        .updateMcpService(
            new UpdateMcpServiceRequest()
                .setName("mcp-services/main.default.my_mcp")
                .setUpdateMask(FieldMask.newBuilder().addPaths("comment").build())
                .setMcpService(new McpService().setComment("Updated: governs an MCP server")));

JS Modular SDK

TypeScript

import { mcpServiceFieldMask } from '@databricks/sdk-aigateway/v1';

const updated = await client.updateMcpService({
  mcpService: {
    name: 'mcp-services/main.default.my_mcp',
    comment: 'Updated: governs an MCP server',
  },
  updateMask: mcpServiceFieldMask('comment'),
});

例: ツール選択の更新

名前が get_ で始まるツールのみを公開するには:

Bash

databricks api patch \
  "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services/main.default.my_mcp?update_mask=config.include_tool_selectors" \
  --json '{
    "config": {
      "include_tool_selectors": ["get_*"]
    }
  }'

空の include_tool_selectors リストでは、すべてのツールが公開されます。UI のステップについては、利用可能なツールの選択を参照してください。

MCPの削除

削除する予定のMCPのみを削除してください。そのURLで構成されたクライアントからは呼び出すことができなくなります。

また、MCPの現在のetagを渡して、最後の読み取り以降に変更されていない場合にのみ削除を実行するように条件付けることもできます。RESTクエリー文字列のetagをURLエンコードします。

REST API

Bash

databricks api delete "/api/2.1/unity-catalog/mcp-services/main.default.my_mcp"

CLI

Bash

databricks ai-gateway delete-mcp-service mcp-services/main.default.my_mcp

Terraform

構成からMCPリソースを削除し、terraform applyのランを実行します。適用する前に計画を確認してください。

Bundles (Beta)

バンドルから MCP リソースを削除し、databricks bundle deploy を実行します。適用する前にデプロイメントの変更内容を確認してください。

Python SDK

Python

w.ai_gateway.delete_mcp_service(name="mcp-services/main.default.my_mcp")

Go SDK

Go

err := w.AiGateway.DeleteMcpService(ctx, catalog.DeleteMcpServiceRequest{
	Name: "mcp-services/main.default.my_mcp",
})

Go Modular SDK

Go

err := c.DeleteMcpService(ctx, aigateway.DeleteMcpServiceRequest{
	Name: ptr("mcp-services/main.default.my_mcp"),
})

Java SDK

Java

w.aiGateway().deleteMcpService(new DeleteMcpServiceRequest().setName("mcp-services/main.default.my_mcp"));

JS Modular SDK

TypeScript

await client.deleteMcpService({ name: 'mcp-services/main.default.my_mcp' });

その他のリソース

• MCP REST API
• HTTP 接続のセットアップと認証
• Python エージェントでの MCP ツールの使用