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エージェントを構造化データに接続する

AIエージェントは、質問に答えたり、レコードを更新したり、データ パイプラインを作成したりするために、構造化データをクエリまたは操作する必要があることがよくあります。

Databricks 、 Unity Catalogテーブルや外部データストア内の構造化データにエージェントを接続するための複数の方法を提供します。 事前構成された MCP サーバーを使用してGenie Spaces やSQLウェアハウスにすぐにアクセスしたり、特殊なワークフロー用のカスタム ツールを構築したりできます。

このページでは、次の方法を説明します。

Unity Catalogテーブル内のデータのクエリ​

エージェントがUnity Catalogのテーブルでデータをクエリする必要がある場合、Databricks は Genie Spaces を使用することをお勧めします。Genie Spaceは、Genieがコンテキスト内で保持し、自然言語を使用してクエリを実行できる最大25個のUnity Catalogテーブルのコレクションです。エージェントは、事前設定されたMCP URLを使用してGenie Spaceにアクセスできます。

Genieスペースに接続するには：

  1. クエリするテーブルを含むGenieスペースを作成し、そのスペースにアクセスする必要があるユーザーまたはサービスプリンシパルと共有します。Genieスペースの作成と管理を参照してください。
  2. エージェントを作成し、スペースhttps://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}用に事前に構成された管理対象 MCP URL に接続します。
注記

Genieの管理対象 MCP サーバーはGenie MCP ツールとして呼び出します。つまり、 Genie APIs呼び出すときに履歴は渡されません。

エージェントにGenie Spaceツールを追加する​

以下の例では、エージェントをGenie Space MCPサーバーに接続する方法をご紹介します。<genie-space-id> を Genie Space の ID 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/genie/<genie-space-id>",
    name="genie-space",
    workspace_client=workspace_client,
) as genie_server:
    agent = Agent(
        name="Data analyst agent",
        instructions="You are a data analyst. Use the Genie tool to query structured data and answer questions.",
        model="databricks-claude-sonnet-4-5",
        mcp_servers=[genie_server],
    )
    result = await Runner.run(agent, "What were the top 10 customers by revenue last quarter?")
    print(result.final_output)

databricks.ymlでアプリにGenieスペースへのアクセス権を付与します：

YAML
resources:
  apps:
    my_agent_app:
      resources:
        - name: 'my_genie_space'
          genie_space:
            space_id: '<genie-space-id>'
            permission: 'CAN_RUN'

Genieマルチエージェントシステム​

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。

高度なマルチエージェント システムの場合、MCP を使用して統合するのではなく、Genie をエージェントとして使用することもできます。エージェントとして Genie を呼び出すと、既存の会話コンテキストを Genie に確定的に渡すことができます。

コード優先のアプローチについては、 「マルチエージェントシステムでの Genie の使用 (モデルサービング)」を参照してください。UI を優先するアプローチについては、 「Supervisor Agent を使用して協調的なマルチエージェント システムを作成する」を参照してください。

Unity Catalog SQL 関数ツールを使用したデータのクエリ​

クエリが事前にわかっていて、エージェントが を提供する場合は、 Unity Catalog SQL関数を使用して構造化検索ツールを作成します。

次の例では、 lookup_customer_infoという Unity Catalog 関数を作成します。これにより、AI エージェントは仮想のcustomer_dataテーブルから構造化データを取得できるようになります。

SQL エディターで次のコードを実行します。

SQL
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
  customer_name_input STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a particular customer, given the customer''s name, including the customer''s email and ID. The
customer ID can be used for other queries.'
RETURN SELECT CONCAT(
    'Customer ID: ', customer_id, ', ',
    'Customer Email: ', customer_email
  )
  FROM main.default.customer_data
  WHERE customer_name = customer_name_input
  LIMIT 1;

Unity Catalogツールを作成したら、それをエージェントに追加してください。 Unity Catalog機能ツールの作成を参照してください。

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