Servidores MCP gerenciados da Databricks

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Os servidores MCP gerenciados pelo Databricks são servidores prontos para uso que conectam seus agentes de AI a dados no Unity Catalog, índices de Pesquisa do Databricks AI Search, Genie Agents e funções personalizadas.

dica

Recomendado

Para a governança mais robusta em nível de serviço, use uma ferramenta de workspace fornecida pela Databricks quando disponível. Os serviços MCP adicionam concessões do Unity Catalog no serviço, políticas, logs de auditoria e acompanhamento de uso.

• Sem configuração : o Databricks hospeda os servidores e gerencia a autenticação.
• Governado: o Unity Catalog impõe permissões, portanto, agentes e usuários acessam apenas as ferramentas e os dados que você lhes concede.
• Centralizado : view, monitore e gerencie todos os servidores a partir do Unity Gateway.

Para chamar esses servidores a partir do código do agente, consulte Usar servidores MCP em agentes personalizados.

Se você estiver configurando um agente de codificação de terceiros, como o Claude Code ou o Cursor, emparelhe esses servidores com as ferramentas Databricks AI. Servidores MCP gerenciados fornecem ao agente ferramentas governadas para chamar. As ferramentas de IA ensinam a ele os padrões do Databricks a serem aplicados ao escrever código.

Servidores gerenciados disponíveis

A Databricks possui os seguintes servidores MCP que funcionam imediatamente. Ao se conectar a servidores MCP gerenciados usando autenticação de usuário em nome de, inclua o escopo OAuth correspondente para cada servidor que seu aplicativo precisa acessar. Para obter instruções de configuração, consulte Métodos de autenticação.

Servidor	Caso de uso	Padrão de URL	Escopo OAuth
Genie One	Analítica em linguagem natural em todo o seu workspace	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie	genie
Genie Agent	Analítica em linguagem natural com escopo para um Genie Agent	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}	genie
Pesquisa de AI	Recuperação em documentos não estruturados	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/ai-search/{catalog}/{schema}/{index_name}	ai-search
Databricks SQL	Query de desenvolvedor e engenharia de dados	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/sql	sql
Funções do Unity Catalog	Lógica SQL predefinida como ferramentas	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog}/{schema}/{function_name}	unity-catalog

Servidor	Caso de uso	Padrão de URL	Escopo OAuth
Genie One	Analítica em linguagem natural em todo o seu workspace	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie	genie
Genie Agent	Analítica em linguagem natural com escopo para um Genie Agent	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}	genie
Pesquisa de AI	Recuperação em documentos não estruturados	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/ai-search/{catalog}/{schema}/{index_name}	ai-search
Databricks SQL	Query de desenvolvedor e engenharia de dados	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/sql	sql
Funções do Unity Catalog	Lógica SQL predefinida como ferramentas	https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/functions/{catalog}/{schema}/{function_name}	unity-catalog

O esquema system.ai também inclui funções prontas para uso que os agentes chamam por meio do servidor de funções do Unity Catalog. Por exemplo, o code interpreter (system.ai.python_exec) permite que um agente execute Python código sem configuração.

Para conectar clientes como Cursor, Claude Desktop ou ChatGPT a qualquer um desses servidores, consulte Conectar MCPs a assistentes de AI e agentes de codificação.

Servidores Genie One MCP vs. Databricks SQL MCP

Para casos de uso de analítica, comece com o servidor Genie One MCP. O Genie resolve termos de negócios por meio da Genie Ontology, sua camada semântica governada, que produz respostas mais precisas do que um agente escrevendo SQL diretamente em tabelas brutas. Use o servidor Databricks SQL MCP quando precisar realizar a execução de uma query específica que você já escreveu, como validar a sintaxe ou criar um pipeline.

Argumentos de chamada de ferramenta vs. parâmetros _meta

Os servidores MCP gerenciados pela Databricks lidam com parâmetros de duas maneiras:

• Argumentos de chamada de ferramenta : parâmetros que um LLM normalmente gera dinamicamente com base na entrada do usuário
• Parâmetros_meta : parâmetros de configuração que você pode predefinir no código do seu agente para definir o comportamento de forma determinística

Para os parâmetros _meta específicos que cada servidor suporta, consulte a página desse servidor (por exemplo, AI Search ou Databricks SQL).

preços

Os preços do servidor MCP gerenciado dependem do tipo de recurso:

• As funções do Unity Catalog usam preços de compute serverless geral.

• Os agentes Genie usam preços de compute SQL serverless.

• Os servidores do Databricks SQL usam preços do Databricks SQL.

• Os índices de Pesquisa de AI usam preços de Pesquisa de AI.

Outros recursos

• Use servidores MCP em agentes personalizados para chamar servidores MCP gerenciados a partir do código do agente.
• Conecte MCPs a assistentes de AI e agentes de codificação para conectar clientes como Cursor e Claude Desktop.
• Habilidades de agente para assistentes de codificação de AI para ensinar padrões de desenvolvimento do Databricks aos agentes de codificação.