Utilize servidores MCP personalizados em agentes.

Após hospedar um servidor MCP personalizado como um aplicativoDatabricks, conecte-se a ele a partir do Notebook, do ambiente de desenvolvimento local ou do código do agente usando a biblioteca Python databricks-mcp .

Para hospedar um servidor MCP personalizado, consulte Hospedar um servidor MCP personalizado.

Conecte-se ao servidor MCP personalizado.

Clique na aba para ver como se conectar a um servidor MCP a partir de vários ambientes.

Local environment

Autentique-se no seu workspace usando OAuth , conforme descrito em Configurar seu ambiente.

O exemplo a seguir mostra como conectar-se ao servidor MCP personalizado e listar as ferramentas disponíveis:

Python

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Replace with your deployed app URL
# Example: https://mcp-my-server-6051921418418893.aws.databricksapps.com/mcp
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

databricks_cli_profile = "DEFAULT"
workspace_client = WorkspaceClient(profile=databricks_cli_profile)

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Notebook (service principal)

Use uma entidade de serviço para acessar o aplicativo Databricks hospedado em um Notebook Databricks . Passe os valores secretos do cliente diretamente, como mostrado abaixo, ou use os segredos do Databricks para recuperar as credenciais com segurança. Por exemplo: client_id=dbutils.secrets.get(scope="my-scope", key="client-id").

Python

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Replace with your deployed app URL
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

workspace_client = WorkspaceClient(
    host="<workspace-url>",
    client_id="<client-id>",
    client_secret="<client-secret>"
)

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Agent code (on-behalf-of-user)

Configure a autorização em nome do usuário. Consulte Autenticação em nome do usuário.

O exemplo a seguir mostra como habilitar o acesso em nome do usuário usando ModelServingUserCredentials para acessar o aplicativo Databricks hospedado a partir de um agente:

Python

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.credentials_provider import ModelServingUserCredentials

# Replace with your deployed app URL
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

workspace_client = WorkspaceClient(credentials_strategy=ModelServingUserCredentials())

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Registre o modelo do agente usando o escopo apps . Consulte Autenticação em nome do usuário.

Agent code (service principal)

Habilite a autenticação do sistema usando a entidade de serviço para acessar o aplicativo Databricks hospedado a partir de um agente:

Python

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Replace with your deployed app URL
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

workspace_client = WorkspaceClient()

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Registre o modelo do agente usando DatabricksApps como recurso. Consulte Autenticação automática direta.

Notebook de exemplo: Criar um agente com servidores Databricks MCP

O seguinte Notebook mostra como criar agentes LangGraph e OpenAI que chamam ferramentas MCP com servidores MCP personalizados hospedados em aplicativos Databricks .

Agente de chamada de ferramentas LangGraph MCP

Abrir notebook em uma nova aba

Agente de chamada de ferramenta OpenAI MCP

Abrir notebook em uma nova aba

Próximos passos

• Conecte agentes a serviços externos para obter uma visão geral de todas as abordagens para conectar agentes a serviços externos, incluindo o gerenciamento OAuth e o proxy de conexões UC.

O guia de aplicativos fornece exemplos de código completos para integrar servidores MCP com diferentes frameworks:

• Exemplo de integração do Streamlit MCP
• Exemplo de integração do Dash MCP

Para obter o código-fonte completo e exemplos adicionais, consulte o repositório Databricks Apps Cookbook.