Servidor MCP Genie One

O servidor MCP do Genie One é um MCP fornecido pelo Databricks que expõe o Genie como uma ferramenta conversacional sobre o Model Context Protocol (MCP), aproveitando o Chat no Genie One. Um cliente ou agente MCP envia uma pergunta em linguagem natural, e o Genie pesquisa seus dados corporativos, escreve SQL e retorna uma resposta baseada na Genie Ontology com links diretos de retorno para suas fontes citadas do Databricks.

Conecte qualquer cliente ou agente MCP para fundamentar suas perguntas de dados nas percepções confiáveis do Genie. Clientes que suportam Apps MCP podem renderizar uma View interativa que mostra o progresso, as visualizações e os resultados do Genie em linha.

As permissões do Unity Catalog são sempre aplicadas, portanto, usuários e agentes só podem fazer query de dados que têm permissão para acessar.

Use este servidor para analítica em todo o seu workspace: perguntas de negócios feitas em linguagem natural, onde a precisão depende da compreensão do que seus dados significam. O Genie resolve termos de negócios, definições de métricas e relacionamentos entre tabelas por meio da Genie Ontology, sua camada semântica governada, que produz respostas mais precisas do que um agente escrevendo SQL diretamente em tabelas brutas.

dica

Para fazer query a um único Genie Agent a partir de Python, use exemplos de ferramentas do AI Bridge. Para fazer query a um agente específico via MCP, consulte o servidor MCP do Genie Agent.

Access through Unity Gateway

O servidor MCP do Genie One é um MCP fornecido pela Databricks, system.ai.genie_one_mcp, governado por meio do Unity Gateway.

Invoque o MCP em seu URL do Unity Gateway, com seu nome totalmente qualificado do Unity Catalog no caminho:

Text

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.genie_one_mcp

Ao conectar-se com autenticação de usuário em nome de, inclua o escopo OAuth ai-gateway. Para controlar o acesso e aplicar políticas, consulte Governar um MCP. Para adicionar o MCP a um agente, consulte Usar ferramentas MCP em um agente Python. Para conectar clientes externos, como o Cursor ou o Claude Desktop, consulte Agentes de codificação compatíveis.

nota

O novo Genie One MCP, system.ai.genie_one_mcp, está disponível para o público geral. O endpoint Beta anterior, https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie, está descontinuado e será encerrado em 31 de outubro de 2026. Mova todas as cargas de trabalho para o MCP antes disso. O endpoint descontinuado usa o escopo OAuth genie. Para governar o acesso com políticas de MCP, use o MCP system.ai.genie_one_mcp no Unity AI Gateway.

Conectar um cliente como Claude ou ChatGPT

Aponte seu cliente para o URL do MCP acima e faça a autenticação com o OAuth. Siga a configuração para agentes de codificação ou outros clientes MCP, incluindo Claude e ChatGPT.

To view your MCPs and their URLs, go to your workspace and select Unity Gateway > MCPs .

Ferramentas disponíveis

O servidor MCP Genie One expõe as seguintes ferramentas. Na prática, um agente invoca genie_ask (ou view_ask em clientes de aplicativos MCP) para fazer uma pergunta; o agente gerencia as ferramentas restantes em seu nome enquanto trabalha na resposta.

Ferramenta	Descrição
genie_ask	Faça uma pergunta de dados em linguagem natural ao Genie e comece uma resposta. Retorna conversation_id, response_id e status. Passe um conversation_id para continuar uma conversa anterior.
genie_poll_response	Obtenha o estado mais recente de uma resposta em andamento ou concluída, incluindo os passos de progresso, a resposta final e links diretos para suas fontes do Databricks.
genie_get_query_result	Busque o resultado SQL completo, incluindo o esquema de colunas e as linhas, para uma query cuja execução o Genie realizou.
genie_cancel_response	Solicitar o cancelamento de um turno do Genie em andamento.
view_ask	Faça uma pergunta ao Genie e abra a view interativa. Oferecido em vez de genie_ask para clientes de aplicativos MCP, e preferencial quando disponível.

Ferramenta	Descrição
genie_ask	Faça uma pergunta de dados em linguagem natural ao Genie e comece uma resposta. Retorna conversation_id, response_id e status. Passe um conversation_id para continuar uma conversa anterior.
genie_poll_response	Obtenha o estado mais recente de uma resposta em andamento ou concluída, incluindo os passos de progresso, a resposta final e links diretos para suas fontes do Databricks.
genie_get_query_result	Busque o resultado SQL completo, incluindo o esquema de colunas e as linhas, para uma query cuja execução o Genie realizou.
genie_cancel_response	Solicitar o cancelamento de um turno do Genie em andamento.
view_ask	Faça uma pergunta ao Genie e abra a view interativa. Oferecido em vez de genie_ask para clientes de aplicativos MCP, e preferencial quando disponível.

Faça uma pergunta

Como o Genie faz a execução de um agente que pesquisa dados e executa SQL, as respostas são assíncronas. Você (ou seu agente) invoca genie_ask com uma pergunta; o agente então gerencia o restante da troca automaticamente. Um fluxo típico tem a seguinte aparência:

1. genie_ask começa a resposta e retorna um conversation_id e response_id com status: in_progress. O Genie continua trabalhando em segundo plano.
2. O agente pesquisa genie_poll_response até que a resposta seja concluída, exibindo progress_steps e um narration_instruction ao longo do caminho para mantê-lo informado.
3. Quando status é completed (ou incomplete / failed), o agente retorna a resposta renderizada, incluindo um link direto Explore in Databricks para a conversa completa e quaisquer visualizações que o Genie produziu.

Para continuar a mesma conversa, a pergunta de acompanhamento reutiliza o conversation_id anterior.

Aplicativo MCP

O servidor MCP do Genie One fornece um aplicativo MCP, uma extensão que permite que um servidor retorne uma view interativa em vez de texto simples. Em clientes que suportam aplicativos MCP, o servidor retorna uma View interativa: um painel incorporado no cliente que mostra o progresso, as visualizações e a resposta final do Genie conforme a conversa se desenrola, em vez de uma resposta apenas em texto.

O aplicativo Genie One MCP renderizando um gráfico de barras, métricas de resumo e citações da Genie Ontology dentro do Claude Desktop.

Nenhuma configuração adicional é necessária. Os clientes que oferecem suporte a aplicativos MCP recebem automaticamente a View interativa. Clientes que não continuam a receber resultados de texto.

Considerações

• Permissões : As permissões do Unity Catalog são aplicadas em cada solicitação, portanto, os resultados são limitados ao que o usuário pode acessar.
• User authentication : On-behalf-of user OAuth authentication is recommended, following governança de dados best practices and allowing for smooth clickthrough to Genie sources. Service principal authentication is also supported for programmatic and automated workloads.
• Configuração : O servidor respeita sua configuração do Genie One no Databricks. Ajuste e configure o comportamento do Genie lá. Consulte Bate-papo no Genie One.
• Cadência de polling : aguarde a conclusão da chamada genie_poll_response anterior antes de realizar o polling novamente.
• Tamanho do resultado : Para proteger a janela de contexto do modelo, genie_ask e genie_poll_response retornam resultados de query truncados. Quando um agente precisa do resultado completo, ele pode chamar genie_get_query_result para recuperar o esquema completo e as linhas. Resultados muito grandes ainda estão sujeitos a um limite de tamanho; se ele for excedido, a resposta será truncada.
• SQL Warehouse : To execução querys on a specific SQL Warehouse, pass warehouse_id in the _meta parameters on genie_ask or view_ask.
• Preços : O servidor MCP Genie One usa o Chat no Genie One. Consulte preços do Genie.

Outros recursos

• Agentes de programação compatíveis para conectar um agente de programação.
• Outros clientes MCP para conectar o Claude, o ChatGPT ou outro cliente.
• Use ferramentas MCP em um agente Python para adicionar o MCP do Genie One a um agente criado por você no código e, em seguida, faça o deploy dele.
• Governar um MCP para conceder acesso e aplicar políticas.
• MCPs para uma visão geral dos MCPs no Databricks.