Unity Gateway の概念

Unity Gatewayは、AIモデルとツールの登録、検出、アクセスを1か所にまとめます。アプリケーションやエージェント全体の使用者の制御、使用状況のモニタリング、コストの管理を行います。

Unity Gateway では、これらの概念を使用して、モデル、モデルプロバイダー、ツール、スキル、およびサービスポリシーで実装されたガードレールを管理します。

概念	動作内容	例
モデル	LLM またはエンベディングモデル。登録済みモデルでリクエストを提供するには、モデルサービスが必要です。	gpt-astra-6.
モデルサービス	推論リクエストを1つ以上のモデルに翻訳およびルーティングするEndpoint。トラフィック分割とfallback機能備えています。リアルタイムリクエストと、バッチ推論をサポートします。	frontier-model：Databricks 上の GPT Astra 6（fallback として Claude Opus 5 を使用）。 opus-5: Databricksが提供するOpus 5。AWS Bedrockをfallbackとして使用します。
モデルプロバイダー	一元管理された認証情報を使用して、外部モデルプロバイダーにリクエストをルーティングする接続。	anthropic-prod：Anthropic への接続。
MCP	Model Context Protocol（MCP）を通じて、エージェントがツールを発見して呼び出すためのインターフェース。	support-tools：SlackおよびJira用ツール。
スキル	作業を誘導するためにエージェントが読み込む、再利用可能な指示とファイル。	customer-support：サポート プレイブック。
サービスポリシー	AI サービスへのリクエストおよびレスポンスをチェックするガードレールを実装します。	組み込みのdetect_sensitive_dataポリシーは、モデルのリクエストやレスポンスに含まれるクレジットカード番号などの構成されたタイプの機密データを検出します。一致したデータをブロックまたはマスキングします。

概念	動作内容	例
モデル	LLM またはエンベディングモデル。登録済みモデルでリクエストを提供するには、モデルサービスが必要です。	gpt-astra-6.
モデルサービス	推論リクエストを1つ以上のモデルに翻訳およびルーティングするEndpoint。トラフィック分割とfallback機能備えています。リアルタイムリクエストと、バッチ推論をサポートします。	frontier-model：Databricks 上の GPT Astra 6（fallback として Claude Opus 5 を使用）。 opus-5: Databricksが提供するOpus 5。AWS Bedrockをfallbackとして使用します。
モデルプロバイダー	一元管理された認証情報を使用して、外部モデルプロバイダーにリクエストをルーティングする接続。	anthropic-prod：Anthropic への接続。
MCP	Model Context Protocol（MCP）を通じて、エージェントがツールを発見して呼び出すためのインターフェース。	support-tools：SlackおよびJira用ツール。
スキル	作業を誘導するためにエージェントが読み込む、再利用可能な指示とファイル。	customer-support：サポート プレイブック。
サービスポリシー	AI サービスへのリクエストおよびレスポンスをチェックするガードレールを実装します。	組み込みのdetect_sensitive_dataポリシーは、モデルのリクエストやレスポンスに含まれるクレジットカード番号などの構成されたタイプの機密データを検出します。一致したデータをブロックまたはマスキングします。

各要素の連携方法

gpt-astra-6Databricks上のaws-bedrock にアクセスするためのモデルサービスを呼び出し、fallbackを通じて利用できる同じモデルを使用します。アプリケーションが呼び出す名前を変更せずに、モデルやfallbackを変更できます。組み込みの機密データ検出（Sensitive Data Detection）サービスポリシーをモデルサービスにアタッチし、構成された機密データのカテゴリについてリクエストとレスポンスをチェックします。

モデルとツールの呼び出し

<workspace-url> と説明用の名前を独自のものに置き換えます。DATABRICKS_TOKEN を設定するには、クイックスタートを参照してください。

Model service

モデルサービスは、互換性のあるモデルに対して、OpenAI互換のChat Completionsなどの統合APIや、Anthropic MessagesなどのプロバイダーネイティブAPIをサポートしています。

統合 Chat Completions API を使用して frontier-model を呼び出します。サービスがモデルを選択します：

Bash

curl "https://<workspace-url>/ai-gateway/mlflow/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "production.ai.frontier-model",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

基盤モデルと埋め込みモデルのクエリーについては、SDK のサンプルやその他のAPIsを参照してください。

Model provider

Anthropic Messages APIを使用して、anthropic-prodを介して外部モデルを呼び出します。ヘッダーによって接続が選択され、Unity Gatewayによってその認証情報が提供されます。

Bash

curl "https://<workspace-url>/ai-gateway/anthropic/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
  -H "Databricks-Model-Provider-Service: production.ai.anthropic-prod" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

サポートされているプロバイダーAPIについては、外部モデルプロバイダーのクエリー（モデルプロバイダーサービス）を参照してください。

MCP

support-toolsを通じて利用可能なツールの一覧を表示します。

Bash

curl "https://<workspace-url>/ai-gateway/mcp-services/production.ai.support-tools" \
  -H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list",
    "params": {}
  }'

ツール呼び出しとエージェント統合については、カスタムエージェントでの MCP サーバーの使用を参照してください。

Unity Catalog とアクセス制御

Unity Gateway は Unity Catalog と統合され、誰がサービスを作成するか、モデルプロバイダーをオンボードするか、それらを呼び出すか、あるいはアクセスを共有するかを制御します。Unity Catalog は、登録モデル、スキル、および誰がサービスポリシーを添付できるかも管理します。

Unity Catalog のセキュリティ保護可能なオブジェクト

モデル、モデルサービス、モデルプロバイダー、MCP、およびスキルは Unity Catalog のセキュリティ保護可能オブジェクトであり、権限を付与できるオブジェクトです。それらの名前は catalog.schema.name に従います（production.ai.frontier-model など）。Databricks 提供のモデルサービスは system.ai に登録されます。

モデルプロバイダーは、Unity Catalog内のモデルプロバイダーサービスとして登録されます。サービスポリシーはサービスにアタッチされ、単体のセキュリティ保護可能オブジェクトではありません。

Unity Catalog では、モデルは静的なアセット（バージョン、メタデータ、アーティファクト）です。登録しても、呼び出し可能になるわけではありません。外部モデルの場合は、モデルではなくモデル プロバイダーの接続を登録します。

キーの権限

ユーザー、グループ、または Service Principal にアクセス権を付与します。モデルサービス、モデルプロバイダー、および MCP については、主な権限によって使用と管理が分離されます。

権限	許可される内容
EXECUTE	モデルサービス、モデルプロバイダー、またはMCPを呼び出します。
CREATE SERVICE	スキーマ内でサービスを作成し、モデルプロバイダーをオンボードします。
READ METADATA	構成を調査します。
MANAGE	構成を変更し、他のユーザーにアクセス権を付与します。

権限	許可される内容
EXECUTE	モデルサービス、モデルプロバイダー、またはMCPを呼び出します。
CREATE SERVICE	スキーマ内でサービスを作成し、モデルプロバイダーをオンボードします。
READ METADATA	構成を調査します。
MANAGE	構成を変更し、他のユーザーにアクセス権を付与します。

呼び出し元には、親カタログとスキーマに対するUSE CATALOGおよびUSE SCHEMAも必要です。サービスポリシーにより、承認された呼び出しが制限されます。これらはアクセス権を付与しません。完全な権限要件については、各概念のページを参照してください。

使い始める

system.ai のすぐに使用できるモデルサービスを使用するか、コーディングエージェントを接続します：

• • 最初のリクエストを送信する
  • モデルをクエリーし、ゲートウェイでのその使用状況を確認します。
• • コーディングエージェントを接続する
  • Databricksによって提供されるモデルでお好みのコーディングエージェントを使用します。
• • 使用状況を監視する
  • モデルとツールの活動、パフォーマンス、およびコストを検査します。
• • ガバナンスの設定
  • 組織のAI利用に対するアクセスとポリシーを設定します。