Databricks Permissions MCP Server

🚀 Databricks 权限 MCP サーバー

MCP プロトコルを実装したサーバーで、Databricks の権限、資格情報、Git 資格情報への安全なアクセスを提供します。これにより、Claude のような LLM 駆動のツールが Databricks の権限管理システムとやり取りできるようになります。

🚀 クイックスタート

Databricks 権限 MCP サーバーは、MCP プロトコルを実装し、Databricks の権限、資格情報、Git 資格情報への安全なアクセスを提供するサーバーです。LLM 駆動のツールが Databricks の権限管理システムとやり取りできるようになります。

✨ 主な機能

• MCP プロトコルサポート：MCP プロトコルを実装し、LLM が Databricks の権限を管理できるようにします。
• Databricks API 統合：Databricks の権限 REST API への安全なアクセスを提供します。
• 権限管理：さまざまな Databricks リソースの権限を管理するための包括的なツールです。
• Git 資格情報管理：Git 資格情報の作成、一覧表示、更新、削除を行うツールです。
• 非同期サポート：asyncio を使用して効率的に動作します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10 以上
• MCP プロトコル互換ツール

インストール手順

# pipを使用してプロジェクトをインストールする
pip install databricks-permissions-mcp-server

📚 ドキュメント

利用可能なツール

Databricks 権限 MCP サーバーは、以下のツールを公開しています。

権限管理

• get_permissions：Databricks オブジェクトの権限を取得します。
• set_permissions：Databricks オブジェクトの権限を設定します。
• update_permissions：Databricks オブジェクトの権限を更新します。
• get_permission_levels：Databricks オブジェクトタイプの利用可能な権限レベルを取得します。

リソース固有の権限

• get_cluster_permissions：クラスターの権限を取得します。
• set_cluster_permissions：クラスターの権限を設定します。
• update_cluster_permissions：クラスターの権限を更新します。
• get_job_permissions：ジョブの権限を取得します。
• set_job_permissions：ジョブの権限を設定します。
• get_warehouse_permissions：SQL ウェアハウスの権限を取得します。
• get_workspace_object_permissions：ワークスペースオブジェクト（ノートブック、ディレクトリ）の権限を取得します。

サービスプリンシパル

• list_service_principals：ワークスペース内のすべてのサービスプリンシパルを一覧表示します。
• get_service_principal：特定のサービスプリンシパルの詳細情報を取得します。
• create_service_principal：新しいサービスプリンシパルを作成します。
• update_service_principal：既存のサービスプリンシパルを更新します。
• delete_service_principal：サービスプリンシパルを削除します。

Unity Catalog の権限

• get_catalog_permissions：Unity Catalog ウェアハウスの権限を取得します。
• get_schema_permissions：Unity Catalog スキーマの権限を取得します。
• get_table_permissions：Unity Catalog テーブルの権限を取得します。

Git 資格情報管理

• list_git_credentials：すべての Git 資格情報を一覧表示します。
• create_git_credential：新しい Git 資格情報を作成します。
• update_git_credential：既存の Git 資格情報を更新します。
• delete_git_credential：Git 資格情報を削除します。

開発

コード標準

• PEP 8 コードスタイルガイドに従い、最大行長は 100 文字とします。
• すべてのクラス、メソッド、関数には Google スタイルのドキュメント文字列が必要です。
• すべてのコード（テストを除く）には型ヒントを使用する必要があります。

テスト

このプロジェクトは pytest を使用してテストされています。テストを実行するには：

# すべてのテストを実行する
pytest tests/

# カバレッジレポートを生成する
pytest --cov=src tests/ --cov-report=term-missing

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。