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Claude Codeの接続

Unity Gateway経由で、モデル、MCPツール、およびスキルとともにClaude CodeまたはClaudeデスクトップアプリを使用します。Claude Codeの場合は、Unity Gateway CLI（ug）を使用するか、接続を手動で構成します。デスクトップアプリの場合は、アプリの設定で接続を構成します。

既存の Claude Code セットアップにツールを接続するには、MCP ツールの追加に移動します。Claude アカウントを使用するウェブ上の Claude またはデスクトップセッションについては、Claude コネクタを使用してください。

前提条件​

DatabricksワークスペースのURLと、使用するモデルへのアクセス権が必要です。デスクトップの設定を行うには、最新のClaude デスクトップアプリをインストールし、以下のようにアカウント管理者にOAuthクライアントIDを依頼してください。

管理者がすでにデバイスを構成している場合は、組織のサインインおよび起動手順に従ってください。

Claude Code​

Unity Gateway CLIの使用（推奨）​

ug をインストールし、プロジェクトディレクトリから次のコマンドを実行します：

Bash
ug claude

プロンプトに従ってワークスペースを選択し、サインインします。ugによって接続が構成され、ターミナルで Claude Code が起動します。すでに使用している同じプロンプトとコマンドを使用して作業を起動します。モデルを変更するには、/modelを入力します。

MCPツールの追加に進み、データとサービスを接続します。共有スキルをdownloadするには、ug skills addをランして、必要なスキルを選択します。その他のオプションについては、ツールとスキルの追加を参照してください。

Claude Codeを手動で構成する​

Merge the following settings into ~/.claude/settings.json:

JSON
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_MODEL": "<model-api-name>",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<databricks-personal-access-token>",
    "ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS": "x-databricks-use-coding-agent-mode: true",
    "CLAUDE_CODE_USE_GATEWAY": "1",
    "ENABLE_PROMPT_CACHING_1H": "1",
    "ENABLE_TOOL_SEARCH": "true"
  }
}

<workspace-hostname> を、https:// を除いたワークスペースのホスト名に置き換えます。アクセスできる Claude モデル API の完全な Unity Catalog 名に <model-api-name> を設定し、Databricks 個人用アクセストークンを指定します。

プロジェクトディレクトリから claude を ラン します。その他の設定については、Claude Code の設定を参照してください。

MCPツールの追加​

system.ai.dbsql、system.ai.sandbox、または system.ai.web_search を使用するには、アカウント管理者がアカウント コンソールの Previews ページから Unity Gateway ベータ版を有効にする必要があります。アカウント プレビューの管理を参照してください。

  1. ワークスペースで Unity Gateway > MCPs を開いてください。組み込み MCPまたは外部 MCP サーバーを登録するを選択してください。

  2. system.ai.githubや<catalog>.<schema>.<service>など、MCPのフルネームをコピーします。

  3. MCP へのアクセス権があることを確認します。

  4. ugをインストールした後、MCPをClaude Codeに追加します：

    Bash
    ug mcp add --agents claude --names <catalog>.<schema>.<service>

    コピーした名前でプレースホルダーを置き換えます。たとえば、GitHubには--names system.ai.githubを使用します。サービスを対話形式で選択するには、--namesを省略します。

初回セットアップ時は、プロンプトに従ってワークスペースを選択し、サインインして、モデルを選択します。ugはモデルとMCPへのアクセスを設定し、認証情報を更新します。ug claudeを使用してClaude Codeを再起動し、その後ツールをテストします。

MCPツールを手動で追加​

以下の組み込みOAuthクライアントを使用するか、独自のOAuthアプリを設定します。組み込みクライアントを使用してMCPを追加するには、次を実行します。

Bash
claude mcp add --transport http --scope user \
  --client-id claude-code --callback-port 3118 \
  databricks-tools \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>"

ホスト名と MCP名を置き換えます。これにより、組み込みの claude-code OAuth クライアントが使用されます。Claude Code を開き、/mcp を入力して、Databricks アカウントでサーバーにサインインします。追加する各 MCP に対して異なるサーバー名で繰り返し、ツールをテストします。

独自の OAuth アプリを使用する

  1. アカウント管理者に依頼して、 アカウントコンソール で Settings > App connections > Add connection を開いてもらいます。

  2. claude-code-mcp などの名前を入力し、パブリッククライアントの場合は Generate a client secret の選択を解除し、リダイレクト URL を http://localhost:8080/callback に設定して、ai-gateway スコープを選択します。 Client ID を保存してコピーします。Create an OAuth app を参照してください。

  3. そのクライアント ID と一致するコールバックポートを使用して MCP を登録します:

    Bash
    claude mcp add --transport http --scope user \
      --client-id <client-id> --callback-port 8080 \
      databricks-tools \
      "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>"

  4. Claude Codeを開き、/mcpを入力してサインインします。組織で機密クライアントが必要な場合は、コマンドに--client-secretを追加し、プロンプトが表示されたらシークレットを入力します。

MCP ツールのテスト​

  1. Claude Codeで、/mcpを入力し、サーバーが接続されていることを確認します。
  2. Claudeにそのサーバーのツールを一覧表示するよう依頼し、読み取り操作をリクエストします。GitHubについては、アクセスできるリポジトリ内の問題を見つけるように依頼してください。カスタムサーバーの場合は、登録時にテストしたツールと入力を使用します。
  3. ツール呼び出しによってサインインを求められた場合は、MCP が返したログインLinkを開き、プロバイダーの同意を完了してから、呼び出しを再試行してください。
  4. Check that Claude makes a tool call and returns its result.A text answer alone doesn't verify the connection.

Databricks のデータを使用するには、ビジネス上の質問には system.ai.genie_one_mcp を接続し、SQL には system.ai.dbsql を接続します。たとえば、SQL MCP に SELECT 1 AS result をランするように依頼します。

権限、ポリシー、および使用量については、MCP の管理をご覧ください。

スキルを手動で接続する​

公開された Unity Gateway スキルをツールとして公開するには、スキルレジストリを HTTP MCP サーバーとして登録します。

Bash
claude mcp add --transport http --scope user \
  --header "Authorization: Bearer <databricks-personal-access-token>" \
  databricks-skill-registry \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>"

プレースホルダーをワークスペース、トークン、スキルスキーマに置き換えます。?schema の前にある末尾のスラッシュを保持します。複数のスキーマを含めるには、パラメーターを繰り返します: ?schema=main.default&schema=ml.prod。

Claude Codeを再起動し、/mcpで接続を確認します。ClaudeにUse <catalog>.<schema>.<skill-name> to review this query.などのフルネームでスキルを使用するよう依頼します。この接続ではスキルがMCPツールとして公開されます。一方、ug skills addはネイティブ検出のためにスキルをdownloadします。

Claude desktop アプリ​

1. OAuth クライアント ID を取得する​

アカウント管理者に依頼して OAuth アプリケーション接続を作成 してもらいます。Databricks アカウント コンソールで、 Settings > App connections > Add connection を開き、次を使用します。

設定

Value

IDタイプ

標準アプリケーション

アプリケーション名

claude-desktop

クライアントシークレットを生成

未チェック（パブリッククライアント）

リダイレクトURL

http://127.0.0.1:53180/callback

アクセススコープ

ai-gateway

設定

Value

IDタイプ

標準アプリケーション

アプリケーション名

claude-desktop

クライアントシークレットを生成

未チェック（パブリッククライアント）

リダイレクトURL

http://127.0.0.1:53180/callback

アクセススコープ

ai-gateway

接続を保存し、 クライアントID をコピーします。スキルを接続する予定がある場合は、http://127.0.0.1:53280/callbackも登録します。

2. Unity ゲートウェイに接続する​

デスクトップアプリのサインイン画面から、 Help > Troubleshooting > Enable Developer Mode 、次に Developer > Configure Third-Party Inference の順に選択します。

[接続] ページで、 [ゲートウェイ] を選択し、次のように入力します。

設定

Value

認証情報の種類

インタラクティブなサインイン

ゲートウェイ ベース URL

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic

クライアントID

OAuth クライアント ID

発行者URL

https://<workspace-hostname>/oidc

ベアラートークン

アクセストークン

スコープ

ai-gateway

追加 offline_access

有効

リダイレクト用ポート

53180

設定

Value

認証情報の種類

インタラクティブなサインイン

ゲートウェイ ベース URL

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/anthropic

クライアントID

OAuth クライアント ID

発行者URL

https://<workspace-hostname>/oidc

ベアラートークン

アクセストークン

スコープ

ai-gateway

追加 offline_access

有効

リダイレクト用ポート

53180

<workspace-hostname> を Databricks ワークスペースのホスト名に置き換えます。他の設定はdefaultのままにします。フィールドの詳細については、Anthropicのゲートウェイ構成を参照してください。

テスト接続 をクリックし、Databricks にサインインします。 変更の適用 を選択し、 保存して再起動 をクリックします。サインイン画面で、サードパーティの設定を選択し、 Code または Cowork で会話を開始します。

3. MCPツールとスキルを追加する​

[開発者] > [サードパーティ推論の設定] > [コネクタ] を開きます。 マネージドMCP サーバー の下で、使用する各MCPまたはスキルレジストリのエントリを追加します。

両方のタイプのコネクタに次の設定を使用します。

設定

Value

トランスポート

ストリーミング可能な HTTP

OAuth

独自のクライアントを持ち込む

クライアントID

OAuth クライアント ID

クライアントのシークレット

空白のままにします。

認証サーバー

["https://<workspace-hostname>/oidc"]

スコープ

ai-gateway

リクエスト offline_access

有効

コールバックホスト

127.0.0.1

設定

Value

トランスポート

ストリーミング可能な HTTP

OAuth

独自のクライアントを持ち込む

クライアントID

OAuth クライアント ID

クライアントのシークレット

空白のままにします。

認証サーバー

["https://<workspace-hostname>/oidc"]

スコープ

ai-gateway

リクエスト offline_access

有効

コールバックホスト

127.0.0.1

MCP については、ワークスペースの Unity Gateway > MCPs で3部構成の名前を確認します。コネクターにわかりやすい名前を付け、 コールバックポート (Callback port) を 53180 に設定し、次の URL を使用します。

Text
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>

スキルの場合 、コネクターに databricks-skill-registry という名前を付け、 コールバックポート を 53280 に設定し、次を使用します：

Text
https://<workspace-hostname>/ai-gateway/skills/?schema=<catalog>.<schema>

?schema の前の末尾のスラッシュを維持します。複数のスキーマを含めるには、パラメーター（?schema=main.default&schema=ml.prod）を繰り返します。これらのスキルは、コネクタを介してツールとしてClaudeに公開されます。

各コネクターで、 Sign in & test をクリックし、サインインを完了します。 変更の適用 を選択し、 保存して再起動 を選択します。接続されたツールまたはスキルをフルネームで指定して使用するようにClaudeに依頼します。アクセスの要件やその他のオプションの詳細については、ツールの追加とスキルを参照してください。

Claude コネクタ​

For system.ai.dbsql, first enable the Unity Gateway beta.

カスタムコネクタを使用して、Claude アカウントでウェブ上の Claude またはデスクトップに Databricks MCP ツールを追加します。

  1. アカウント管理者に OAuth クライアントを作成してもらいます。MCP について、ai-gateway スコープを選択し、両方のリダイレクト URL を登録する：

    • https://claude.ai/api/mcp/auth_callback
    • https://claude.com/api/mcp/auth_callback

  2. Claudeで、 [設定] > [コネクタ] > [カスタムコネクターを追加] を開きます。

  3. MCP URLを入力します：

    Text
    https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>

  4. OAuthクライアントIDと、機密クライアントの場合はそのシークレットを入力してください。 Add をクリックして、サインインを完了してください。

  5. 会話の中でコネクタを有効にし、そのツールの1つを呼び出すように Claude に依頼します。system.ai.dbsql については、SELECT 1 AS result をお試しください。

ワークスペースで着信 IP が制限されている場合は、Claude の発信 IP を許可してください。権限、プロバイダーのログイン、およびトラブルシューティングについては、「MCPの認証とネットワーキング」を参照してください。

ローカルテストのためにClaudeデスクトップでアクセストークンを使用する

このオプションには、npx を実行する Node.js とパーソナルアクセストークンが必要です。これは、Databricks が提供および登録した MCP、およびレガシーワークスペース Endpoint で機能します。Databricks Apps でホストされているサーバーには OAuth が必要です。

macOS の場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json の claude_desktop_config.json に、Windows の場合は %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json の にこのエントリーを Merge してください。

JSON
{
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>",
        "--header",
        "Authorization: Bearer <databricks-pat>"
      ]
    }
  }
}

プレースホルダーを置き換え、トークンをソース管理に入れないようにして、Claude Desktopを再起動します。Claudeに読み取り専用ツールの呼び出しを依頼して、接続を確認します。

トラブルシューティング​

  • Claude Codeが接続されない： ugを使用している場合は、ug doctorを実行します。手動でセットアップするには、ワークスペースのホスト名、トークン、モデル名、およびモデルの権限を確認します。

  • デスクトップのサインインに失敗する場合： クライアントID、/oidc発行者、およびai-gatewayスコープを確認してください。登録されたリダイレクトURLは、コネクターのホストおよびポートと一致している必要があります（モデルおよびMCPの場合は 53180、このガイドのスキルの場合は 53280）。OAuth アプリケーションの変更が有効になるまでに、最大 30 分かかる場合があります。

  • デスクトップモデルがありません： モデルの権限を確認してください。 Connection > Models > Model list で、モデルの完全なUnity Catalog名を追加します。明示的なリストが自動検出に置き換わるため、使用するすべてのモデルを含めてください。変更を適用して再起動します。

  • MCPまたはスキルコネクターが失敗した場合: URLと権限を確認してください。 Authorization server フィールドには、上記のJSON配列を指定する必要があります。エラーを調査するには、 [サインインしてテスト] をクリックします。

  • ワークスペースのサインインは機能していますが、ツールからログインを求められます： MCP から返されたログインリンクを開き、外部プロバイダーにサインインしてから、呼び出しを再試行します。ワークスペースとプロバイダーのサインインは別々のステップです。

  • Claude Code OAuthでリダイレクトの不一致が報告される場合や、接続がタイムアウトする場合： カスタムOAuthアプリの場合は、リダイレクトURLをコールバックホストおよびポートに一致させ、ネットワークアクセスを確認してください。OAuthアプリの変更が有効になるまでに、最大30分かかる場合があります。

次のステップ​

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