Databricks MCP Server Nm7

🚀 Databricks MCP サーバー

Databricks MCP サーバーは、Databricks プラットフォームとのインタラクションを可能にするツールで、モデル完了プロトコル（MCP）を実装しています。このツールを使用すると、REST API を介して Databricks の機能にアクセスでき、直接使用することも、MCP クライアントを通じて通信することも可能です。

🚀 クイックスタート

Databricks MCP サーバーを使用することで、Databricks プラットフォームとのやり取りが容易になります。以下のセクションでは、このサーバーの特性、インストール方法、プロジェクト構造、開発ガイドなどを詳しく説明します。

✨ 主な機能

機能

• MCP プロトコルを実装しています。
• Databricks REST API へのアクセスを提供します。
• クラスタ管理、ジョブ送信、その他のプラットフォーム機能をサポートしています。
• ドキュメント生成には Sphinx を使用しており、docs/api ディレクトリに配置されています。

コード標準

• PEP 8 標準に準拠し、最大行長は 100 文字です。
• インデントには 4 つのスペースを使用します（タブは使用しません）。
• 文字列の引用にはダブルクォートを優先します。
• 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コメントを含める必要があります。
• テストコードを除くすべてのコードには型ヒントが必要です。

コードレビュー

• Pylint と Flake8 を使用してコードをチェックし、Mypy を実行して静的型チェックを行います。

テスト要件

• すべての新機能にはテストケースを付ける必要があります。
• 最低コードカバレッジは 80% です。
• pytest を使用し、カバレッジレポートを結合してテストを行います。

📦 インストール

システム要件

• Python 3.7 以上

インストール手順

1. プロジェクトのクローン

   git clone [リポジトリのアドレス]
   cd [プロジェクトディレクトリ]
   

2. 依存関係の管理 poetry または他のツールを使用して依存関係をインストールします。
3. 環境変数の設定（オプション）
   • Databricks の資格情報を設定します。

     export DATABRICKS_HOST=[Databricks サービスのアドレス]
     export DATABRICKS_TOKEN=[アクセストークン]
     

4. サーバーの起動

   poetry install && poetry run start_server
   

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

.
├── src/
│   ├── main.py        # メインプログラムのエントリーポイント
│   └── cli/          # コマンドラインツールのモジュール
├── tests/
│   ├── test_clusters.py
│   └── test_jobs.py   # テストケースのファイル
├── examples/
│   └── example_usage.py
└── docs/
    └── api/           # ドキュメント生成ディレクトリ

詳細な情報は project_structure.md を参照してください。

開発ガイド

貢献の流れ

1. ブランチの作成

   git checkout -b feature/[機能名]
   

2. コードのコミット コミット時には明確なコミットメッセージを含めてください。
3. プルリクエスト コミットが完了したら、プルリクエストを作成し、レビューを待ちます。

ドキュメントの更新

• docs/ ディレクトリ内の関連ドキュメントを更新します。
• Sphinx を使用して新しいドキュメントを生成します。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに従います。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。