Databricks Genie MCP

🚀 Databricks Genie API MCP サーバー

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装しています。このサーバーは、Databricks Genie API を一連のツールとして公開します。これらのツールは、IDE や他のツールに統合することができ、ユーザー体験を向上させます。

✨ 主な機能

• 会話の開始：Genie 空間で新しい会話を開始します。
• メッセージの作成：既存の会話に新しいメッセージを追加します。
• メッセージの取得：会話からメッセージを取得します。
• メッセージ添付ファイルのクエリ結果の取得：メッセージの添付ファイルに含まれる SQL クエリの結果を取得します。
• メッセージ添付ファイルのクエリの実行：メッセージの添付ファイルに含まれる SQL クエリを実行します。
• 空間情報の取得：Genie 空間の情報を取得します。
• 完全なクエリ結果のダウンロードの生成：完全なクエリ結果のダウンロードを開始します。
• メッセージの完了までのポーリング：メッセージが終了状態になるまでポーリングします。

📦 インストール

前提条件

1. Python 3.8 以上をインストールします。
2. Databricks CLI をインストールします。

   pip install databricks-cli
   

3. Databricks CLI を設定します。

   dbfs config set <your-workspace-url> <access-token>
   

セットアップ手順

1. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。

   git clone https://github.com/your-repository.git
   cd genie_mcp_server
   pip install -r requirements.txt
   

2. 環境変数または .env ファイルを設定します。

   DATABRICKS_WORKSPACE_URL=your_workspace_url
   DATABRICKS_TOKEN=your_access_token
   

3. サーバーを起動します。

   python server.py
   

💻 使用例

Claude Desktop との統合

claude_desktop_config.json で MCP サーバーを設定します。

{
  "mcpServers": {
    "databricks-genie": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/python",
      "args": ["server.py"],
      "env": {
        "DATABRICKS_WORKSPACE_URL": "your_workspace_url",
        "DATABRICKS_TOKEN": "your_access_token"
      }
    }
  }
}

ツールリスト

• start_conversation（会話の開始）：Genie 空間で新しい会話を作成します。
• create_message（メッセージの作成）：既存の会話に新しい内容を追加します。
• get_message（メッセージの取得）：特定のメッセージの詳細情報を取得します。
• get_message_attachment_query_result（メッセージ添付ファイルのクエリ結果の取得）：メッセージの添付ファイルから SQL クエリの結果を取得します。
• execute_message_attachment_query（メッセージ添付ファイルのクエリの実行）：Genie 空間で SQL コードスニペットを実行します。
• get_space（空間情報の取得）：指定された空間の詳細情報を取得します。
• generate_download_full_query_result（完全なクエリ結果のダウンロードの生成）：完全なクエリ結果のダウンロードプロセスを開始します。
• poll_message_until_complete（メッセージの完了までのポーリング）：メッセージの状態をチェックし続け、完了または失敗状態になるまで待ちます。

📚 ドキュメント

トラブルシューティング

• 認証問題：.env ファイル内の Databricks 資格情報が正しいことを確認し、ユーザーが適切な権限を持っていることを確認します。
• 接続問題（Claude Desktop）：
  • claude_desktop_config.json 内のパスが完全に正しいことを確認します。
  • Python インタープリターのパスが存在し、実行可能であることを検証します。
  • ~/Library/Logs/Claude/ または %APPDATA%\Claude\logs などのログファイル、特に mcp.log と mcp-server-databricks-genie.log を確認します。
• SQL 実行エラー：サービス主体またはユーザーが SQL リポジトリに対して実行権限を持ち、関連する Unity Catalog データにアクセスできることを確認します。

セキュリティに関する注意事項

• 資格情報管理：資格情報をハードコードしないでください。環境変数（.env ファイル）または安全な資格情報ストレージを使用します。.env ファイルがバージョン管理システムにコミットされないようにします。
• MCP のセキュリティ：このサーバーはローカルで実行され、ユーザーの権限と Databricks 資格情報を使用します。Claude Desktop などのクライアントは、ツールを実行する前にユーザーの同意を得る必要があります（MCP セキュリティ規格を参照）。
• 本番環境へのデプロイ：このローカルサーバーを直接広範な用途に公開しないでください。セキュリティチームと協力して、適切なホスト設定、ネットワーク制御、および可能な MCP サーバーレベルの認証メカニズムを決定します。

貢献

貢献を歓迎します！問題を提出するか、プルリクエストを送信してプロジェクトに参加してください。

📄 ライセンス

このソフトウェアは、Databricks, Inc. から特定のライセンスを受けています。完全な使用条件については、LICENSE ファイルを参照してください。