メインコンテンツまでスキップ
に最終更新

エージェントを外部サービスに接続する

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。

AIエージェントをSlack、Googleカレンダー、またはAPIを備えたあらゆるサービスなどの外部アプリケーションに接続します。Databricks 、外部サービスにMCPサーバーがあるかどうか、ユーザーごとの認証が必要かどうか、またはエージェントコードから直接APIsを呼び出すことを希望するかどうかに応じて、いくつかの方法を提供しています。 すべてのアプローチはUnity Catalog HTTP接続を利用して、認証情報を安全に管理し、外部サービスへのアクセスを制御します。

アプローチ

推奨される使用例

外部MCPサーバー

MCPサーバーを公開するサービスには、この方法を使用してください。自動ツール検出機能を提供し、標準的なSDKと連携します。

マネージドOAuth

GoogleドライブやSharePointとの連携には、この方法を使用してください。DatabricksがOAuth認証情報を管理するため、アプリの登録は不要です。

UC接続プロキシ

この方法を使用すると、外部サービスのクライアントSDKを使用して、エージェントコードから直接REST API呼び出しを行うことができます。

UC機能ツール

http_request()関数をラップする SQL ベースのツール定義には、この方法を使用してください。

必要条件​

  • 外部アプリケーションへのUnity Catalog HTTP接続。 Unity Catalog接続は、安全で統制された認証情報管理を提供し、 OAuth 2.0によるユーザー対マシン認証やマシン対マシン認証など、複数の認証方法を可能にします。

外部MCPサーバー​

外部サービスにMCPサーバーが利用可能な場合、Databricksは外部MCPサーバー経由での接続を推奨します。MCPサーバーは、ツールの自動検出、統合の簡素化、およびユーザーごとの認証機能を提供します。インストール方法、プログラムによる使用方法、認証の詳細については、「外部MCPサーバーの使用」を参照してください。

エージェントに外部MCPサーバーを追加する​

Unity Catalog接続として外部MCPサーバーを登録した後、管理対象MCP URLを使用してエージェントを接続します： https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/external/{connection_name} 。 <connection-name> 、 Unity Catalog接続の名前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/external/<connection-name>",
    name="external-service",
    workspace_client=workspace_client,
) as external_server:
    agent = Agent(
        name="Connected agent",
        instructions="You are a helpful assistant with access to external services.",
        model="databricks-claude-sonnet-4-5",
        mcp_servers=[external_server],
    )
    result = await Runner.run(agent, "Send a Slack message to the team about the deployment")
    print(result.final_output)

アプリにdatabricks.ymlのUnity Catalog接続へのアクセス権限を付与します。

YAML
resources:
  apps:
    my_agent_app:
      resources:
        - name: 'my_connection'
          uc_securable:
            securable_full_name: '<connection-name>'
            securable_type: 'CONNECTION'
            permission: 'USE_CONNECTION'

マネージドOAuth​

Databricksは、一部のAPIツールプロバイダー向けにマネージドOAuthフローを提供しています。独自のOAuthアプリを登録したり、資格情報を管理したりする必要はありません。 Databricksは、開発およびテストにはマネージドOAuthを推奨しています。本番運用のユースケースでカスタムOAuth認証情報の生成が必要な場合、詳細についてはプロバイダーのドキュメントを参照してください。

以下の連携機能は、バックエンドに安全に保存されているDatabricksが管理するOAuth認証情報を使用します。

プロバイダー

構成に関する注意事項

サポートされているスコープ

説明

Google Drive API

なし

https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly https://www.googleapis.com/auth/documents.readonly https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly offline_access

Googleドライブファイルへの読み取り専用アクセス。

SharePoint API

なし

https://graph.microsoft.com/Sites.Read.All offline_access openid profile

SharePointサイトへの読み取り専用アクセス。

マネージドOAuthを設定するには、 OAuthユーザーからマシンへのユーザー 単位の認証タイプでHTTP接続を作成し、 OAuthプロバイダーの ドロップダウンメニューからプロバイダーを選択します。詳細なステップについては、 「外部 MCP サーバーのインストール」を参照してください。

各ユーザーは、初回利用時にプロバイダーへの認証を求められます。

必要に応じて、マネージドOAuthで使用される以下のリダイレクトURIを許可リストに追加してください。

クラウド

リダイレクトURI

AWS

https://oregon.cloud.databricks.com/api/2.0/http/oauth/redirect

Azure

https://westus.azuredatabricks.net/api/2.0/http/oauth/redirect

GCP

https://us-central1.gcp.databricks.com/api/2.0/http/oauth/redirect

UC接続プロキシエンドポイント​

Unity Catalog接続プロキシエンドポイントを外部サービスのクライアントSDKと組み合わせて使用することで、エージェントコードからREST APIs直接呼び出すことができます。 SDKのベース URL をプロキシ エンドポイントに指定し、 DatabricksをAPIキーとして使用します。 Databricksリクエストを認証し、 Unity Catalog接続から外部サービスの認証情報を自動的に挿入します。 あなたのコードは、外部サービスのトークンを直接処理していません。

必要な権限: 接続オブジェクトに対する USE CONNECTION 。

DatabricksOpenAI使用すると、Unity Catalog の接続プロキシ経由で外部 OpenAI への呼び出しをルーティングできます。まず、 Databricksシークレットとして保存されているOpenAI APIキーを使用して、 Unity Catalog HTTP接続を作成します。

SQL
CREATE CONNECTION openai_connection TYPE HTTP
OPTIONS (
  host 'https://api.openai.com',
  base_path '/v1',
  bearer_token secret ('<secret-scope>', '<secret-key>')
);

次に、 databricks-openaiパッケージをインストールし、エージェントコード内でプロキシ URL とワークスペース クライアントを使用します。

Bash
pip install databricks-openai
Python
from databricks_openai import DatabricksOpenAI
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

client = DatabricksOpenAI(
    workspace_client=w,
    base_url=f"{w.config.host}/api/2.0/unity-catalog/connections/openai_connection/proxy/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

HTTP接続を備えたUC機能ツール​

注記

Databricksは、新規統合にはMCPサーバーまたはUC接続プロキシの使用を推奨しています。http_requestを含む UC 機能ツールは引き続きサポートされますが、推奨される方法ではなくなりました。

Unity Catalog関数を作成してhttp_request()をラップし、外部サービスを呼び出すことができます。この方法は、SQLベースのツール定義に役立ちます。UC関数ツールの作成方法の詳細については、 Unity Catalog関数を使用したAIエージェントツールの作成」を参照してください。

次の例では、Slackにメッセージを投稿するUnity Catalog関数ツールを作成します。

SQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.slack_post_message(
  text STRING COMMENT 'message content'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Sends a Slack message by passing in the message and returns the response received from the external service.'
RETURN (http_request(
  conn => 'test_sql_slack',
  method => 'POST',
  path => '/api/chat.postMessage',
  json => to_json(named_struct(
    'channel', "C032G2DAH3",
    'text', text
  ))
)).text

CREATE FUNCTION (SQL と Python)を参照してください。

注記

http_requestを使用した SQL アクセスは、ユーザーからマシンごとの接続タイプではブロックされます。代わりに Python Databricks SDK を使用してください。

ノートブックの例​

エージェントを Slack に接続する​

「 AI エージェントを Slack に接続する」を参照してください。

外部接続ツール​

次のノートブックは、Slack、OpenAI、Azure AI 検索に接続する AI エージェント ツールの作成を示しています。

Slackメッセージングエージェントツール

ノートブックを新しいタブで開く

Microsoft Graph API エージェント ツール

ノートブックを新しいタブで開く

Azure AI Search エージェント ツール

ノートブックを新しいタブで開く