MCP Server for Databricks
Databricks用MCPサーバーは、大規模言語モデルがSQLクエリを実行し、ジョブをリストし、セキュアなサーバーインターフェースを介してジョブのステータスを確認できるようにし、シームレスな管理とデータ分析を容易にします。
追加日：
作成者：
Apr 24 2025
Databricks用MCPサーバーは、大規模言語モデルがSQLクエリを実行し、ジョブをリストし、セキュアなサーバーインターフェースを介してジョブのステータスを確認できるようにし、シームレスな管理とデータ分析を容易にします。
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Gobii はチームが 24 時間 365 日稼働する自律型デジタルワーカーを作成し、ウェブ調査やルーティンタスクを自動化できるようにします。
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自然言語を通じてリサーチ、ブラウザ作業、ウェブスクレイピング、ファイル管理を自動化する会話型AIアシスタント。
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MCP Server for Databricksとは？
このMCPサーバーはDatabricks APIと統合されており、Databricks SQLウェアハウス上でのSQLクエリの実行、利用可能なすべてのジョブのリスト、特定のジョブステータスの取得、および詳細なジョブ情報の取得などの基本機能を提供します。プログラム制御と自然言語でのインタラクションが必要なユーザー向けに設計されており、効率的なデータ操作、ジョブ管理、監視を可能にします。サーバーは、資格情報の設定や接続テストを含む簡単なセットアップをサポートしており、データエンジニア、データサイエンティスト、開発者が自動化とMCPプロトコルのサポートで作業の流れを効率化するために適しています。
誰がMCP Server for Databricksを使うの？
- データエンジニア
- データサイエンティスト
- 開発者
- MLエンジニア
- データアナリスト
MCP Server for Databricksの使い方は？
- ステップ1: GitHubからMCPサーバーのリポジトリをクローンします。
- ステップ2: Python用の仮想環境を作成してアクティブ化します。
- ステップ3: pipとrequirements.txtを使用して依存関係をインストールします。
- ステップ4: Databricksホスト、トークン、およびHTTPパスを使用して`.env`ファイルを設定します。
- ステップ5: `python test_connection.py`を使用して接続をテストします。
- ステップ6: `python main.py`でサーバーを開始します。
- ステップ7: サポートされているMCPツールを使用して、SQLクエリを実行したり、ジョブをリストしたり、好きなインターフェースまたはLLM統合を通じてジョブのステータスを確認します。
MCP Server for Databricksの主な特長・利点
コア機能
- run_sql_query(sql: str)
- list_jobs()
- get_job_status(job_id: int)
- get_job_details(job_id: int)
利点
- Databricksリソースのプログラム管理と自然言語管理を可能にします
- データクエリとジョブ監視を自動化します
- インテリジェントなインタラクションのためのLLMとのシームレスな統合をサポートします
- 安全で効率的なワークフローの自動化を促進します
MCP Server for Databricksの主な使用ケース・アプリケーション
- データ分析のためのDatabricksにおける自動SQLクエリ
- プログラムからDatabricksジョブを監視および管理すること
- AI駆動のデータ管理のためのNLPシステムとのDatabricksの統合
- データパイプラインのオーケストレーションの効率化
- Databricks環境と対話するための自然言語コマンドの有効化
MCP Server for DatabricksのFAQs
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