MCP Databricks Server

🚀 Databricks MCP サーバー

このサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、Statement Execution API を通じて Databricks 上で SQL クエリを実行するために使用されます。Databricks API を使用して SQL リクエストを実行し、データを取得することができます。プロキシモードで使用すると、複雑なタスクを実行するために複数のリクエストを成功裏に繰り返すことができます。Unity Catalog メタデータと組み合わせて使用すると、より良い結果が得られます。

✨ 主な機能

• Databricks 上で SQL クエリを実行する
• カタログ内の利用可能なスキーマを一覧表示する
• スキーマ内のテーブルを一覧表示する
• テーブル構造を説明する

📦 インストール

システム要件

• Python 3.10 以上のバージョン
• uv を通じてインストールする場合は、インストール 済みであることを確認してください。

インストール手順

1. 必要な依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

または uv を使用する場合は：

uv pip install -r requirements.txt

2. 環境変数を設定します：

   オプション 1：.env ファイルを使用する（推奨）

   Databricks の認証情報を含む .env ファイルを作成します：

   DATABRICKS_HOST=your-databricks-instance.cloud.databricks.com
   DATABRICKS_TOKEN=your-databricks-access-token
   DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID=your-sql-warehouse-id
   

   オプション 2：コマンドラインで設定する

   export DATABRICKS_HOST="your-databricks-instance.cloud.databricks.com"
   export DATABRICKS_TOKEN="your-databricks-access-token"
   export DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID="your-sql-warehouse-id"
   

🔐 権限要件

• SQL ウェアハウス権限：ユーザーがクエリを実行する権限を持っていることを確認してください。
• カタログとスキーマへのアクセス：組織のセキュリティポリシーに従って、特定のカタログ、スキーマ、およびテーブルへのアクセスを構成してください。
• ベストプラクティス：
  • 定期的にアクセストークンを更新してください。
  • コードに機密情報をハードコードしないでください。

💻 使用例

サーバーを単独で実行する

python dbapi.py

Cursor と統合する

Agent Composer または他の MCP クライアントでは、以下のツールを使用できます：

execute_sql_query("SELECT * FROM my_schema.my_table LIMIT 10")
list_schemas("my_catalog")
list_tables("my_catalog.my_schema")
describe_table("my_catalog.my_schema.my_table")

長時間実行されるクエリの処理

サーバーは、クエリが完了するかタイムアウトするまで Databricks API をポーリングすることで、長時間実行されるクエリを処理するように設計されています。デフォルトのタイムアウト時間は 10 分（10 秒間隔で 60 回のリトライ）で、必要に応じて dbapi.py ファイルで調整できます。

🔧 技術詳細

依存関係

• httpx：Databricks API への HTTP リクエストを送信するために使用されます。
• python-dotenv：.env ファイルから環境変数を読み込むために使用されます。
• mcp：モデルコンテキストプロトコルライブラリです。
• asyncio：非同期操作に使用されます。