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Tutorial: Controlar o acesso do GitHub MCP de um agente de codificação

Neste tutorial, você gerencia o acesso de um agente de codificação ao GitHub usando o Unity Catalog e o AI Gateway. Caso sua equipe use um agente de codificação como o Claude Code ou o Cursor para ler repository e solicitações pull, mas você queira bloquear operações de gravação e auditar cada chamada de ferramenta:

You use the system.ai.github MCP serviço that Databricks provides, so you don't host or registro an MCP server or create a Unity Catalog connection. Você anexa uma política de serviço integrada para bloquear operações de gravação, concede acesso à sua equipe, conecta um agente de codificação e confirma que cada chamada de ferramenta é registrada.

Pré-requisitos​

O passo 1: Bloquear operações de gravação com uma política integrada​

Anexe a política de serviço integrada do GitHub e ative Disallow writes . Isso bloqueia ferramentas que criam, modificam ou excluem dados no GitHub, enquanto permite ferramentas somente leitura. A política é gerenciada pela plataforma, portanto, você não precisa escrever uma função de política.

  1. Na barra lateral do workspace, clique em AI Gateway .
  2. Na tab MCPs , selecione system.ai.github.
  3. Abra a tab Policies , depois clique em New policy .
  4. Insira um nome de política, como block_github_writes.
  5. Em Guardrail type , selecione GitHub .
  6. Selecione Gravação não permitida e clique em Criar política .

Com a política anexada, um tools/call para uma ferramenta de gravação é rejeitado, incluindo ferramentas que criam solicitações pull. Para permitir ferramentas de gravação selecionadas e bloquear operações destrutivas, crie uma política de serviço personalizada. Para saber mais sobre os serviços disponíveis e os controles de políticas, consulte Serviços MCP fornecidos pela Databricks e Políticas de serviço.

O passo 2: Compartilhe o serviço MCP com sua equipe​

Siga Compartilhar um MCP para dar à sua equipe, como dev_team, acesso a system.ai.github. Esse guia aborda as permissões de administrador e o acesso herdado para MCPs fornecidos pelo Databricks.

o passo 3: Conecte seu agente de programação​

Instale um agente de codificação compatível com MCP se ainda não tiver um. Use a CLI do Unity Gateway (ug) para configurar a conexão do gateway e iniciar o agente no seu dispositivo. Por exemplo, ug claude abre o Claude Code com essa configuração. Para configurar um cliente você mesmo, siga a configuração manual abaixo.

  1. Se o ug não estiver instalado, instale-o e verifique a versão. Você precisa do Python 3.12 ou posterior e de uv. Consulte o início rápido do agente de programação para obter detalhes de instalação.

    Bash
    uv tool install git+https://github.com/databricks/unity-gateway
    ug --version

  2. Configure seu agente de codificação para o seu workspace e faça login quando solicitado. Se o seu dispositivo já estiver configurado, ignore o passo.

    Bash
    ug configure --workspace https://<workspace-hostname>

  3. Adicione o GitHub MCP serviço aos seus agentes configurados. Se a configuração publicada pelo seu administrador já a tiver adicionado, ignore o passo.

    Bash
    ug mcp add --names system.ai.github

  4. Confirme que o serviço aparece nas suas conexões configuradas:

    Bash
    ug mcp list

  5. Inicie ou reinicie seu agente para usar o serviço. Por exemplo, inicie o Claude Code:

    Bash
    ug claude

    No Claude Code, digite /mcp para verificar o status da conexão. Para outros comandos de inicialização e opções de configuração do MCP, consulte Adicionar ferramentas e habilidades e a referência da CLI do ug.

Para a configuração manual, escolha seu cliente em Agentes de programação suportados. Use este endpoint MCP para o serviço integrado:

https://<workspace-url>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.github

Para obter exemplos de invocação, incluindo o OpenAI Agents SDK, consulte Usar ferramentas MCP em um agente Python.

O passo 4: Confirme se a atividade é governada e registrada como log.​

Verifique se a governança está funcionando de ambas as extremidades:

  • Policy enforcement : From the agent, a read-only tool succeeds, while a write tool, such as one that creates a pull request, is rejected with a policy error.

  • Registro de uso : consulte a tabela do sistema de uso para confirmar se as chamadas são registradas:

    SQL
    SELECT service_name, mcp_metadata.tool_name AS tool_name, status_code, COUNT(*) AS calls
    FROM system.ai_gateway.usage
    WHERE service_type = 'MCP_SERVICE'
      AND service_name = 'system.ai.github'
    GROUP BY service_name, mcp_metadata.tool_name, status_code
    ORDER BY calls DESC;

Para saber mais sobre o monitoramento, consulte Monitorar o uso.

Próximos os passos​

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