Databricks

🚀 Databricks 模型完成協議（MCP）服務器

Databricks MCP 服務器是一款與 Databricks 平臺交互的實用工具。開發者可藉助模型完成協議（MCP）接口，輕鬆開展數據處理與分析工作，為數據相關的開發任務提供了有力支持。

🚀 快速開始

Databricks MCP 服務器允許開發者通過模型完成協議（MCP）接口進行數據處理和分析。按照以下步驟，你可以快速啟動並運行該服務器。

✨ 主要特性

• 多線程支持：服務器支持多線程處理，能夠同時處理多個客戶端請求。
• 高性能計算：優化了計算性能，適合大規模數據分析任務。
• 可擴展架構：模塊化設計允許輕鬆擴展功能和集成第三方服務。
• 安全與認證：內置身份驗證機制，確保數據和通信的安全性。

📦 安裝指南

系統要求

• 操作系統：支持 Linux、Windows 和 macOS。
• 內存：建議至少 4GB RAM。
• 磁盤空間：至少需要 50GB 可用空間。

安裝步驟

1. 下載安裝包：

# 下載最新版本的 MCP 服務器
wget https://example.com/mcp-server-latest.tar.gz

2. 解壓並安裝：

tar -xzvf mcp-server-latest.tar.gz
cd mcp-server/
./install.sh

3. 配置環境變量（可選）：

export PATH=/path/to/mcp-server/bin:$PATH

4. 啟動服務：

mcp-server start

💻 使用示例

基礎用法

from databricks_mcp_server import MCPClient

client = MCPClient(host='localhost', port=5000)
response = client.request('list_clusters')
print(response)

高級用法

import requests

url = 'http://localhost:5000/api/v1/clusters'
response = requests.get(url)
print(response.json())

📚 詳細文檔

開發指南

編碼規範

• 遵循 PEP 8 代碼風格指南，每行代碼不超過 100 個字符。
• 使用 4 個空格進行縮進（不使用製表符）。
• 字符串使用雙引號。
• 所有類、方法和函數都需要包含 Google 風格的文檔字符串。
• 除了測試代碼外，所有代碼都需要類型提示。

審查工具

項目使用以下工具進行代碼檢查：

# 運行所有審查工具
linter run pylint src/ tests/
linter run flake8 src/ tests/
linter run mypy src/

測試指南

使用 pytest 進行測試。要運行測試：

# 運行所有測試
.\scripts\run_tests.ps1

# 生成覆蓋率報告
.\scripts\run_tests.ps1 -Coverage

# 運行特定測試並啟用詳細輸出
.\scripts\run_tests.ps1 -Verbose -Coverage tests/test_clusters.py

文檔說明

• 使用 Sphinx 生成 API 文檔，位於 docs/api 目錄。
• 所有代碼都包含 Google 風格的文檔字符串。
• 查看 examples/ 目錄中的使用示例。

示例運行

檢查 examples/ 目錄中的使用示例。運行示例腳本：

# 運行示例腳本
uv run examples/direct_usage.py
uv run examples/mcp_client_usage.py

貢獻指南

歡迎貢獻！請遵循以下步驟提交拉取請求：

1. 確保您的代碼符合項目的編碼規範。
2. 為任何新功能添加測試。
3. 更新相關文檔。
4. 提交前確保所有測試通過。

📄 許可證

本項目根據 MIT 許可證發佈，具體內容請參閱 LICENSE 文件。