MCP Databricks Server

🚀 Databricks MCP 服務端

Databricks MCP 服務端是一個模型上下文協議（MCP）服務器，可藉助 Statement Execution API 在 Databricks 上執行 SQL 查詢。它能利用 Databricks API 執行 SQL 請求以檢索數據，在代理模式下，還能成功迭代多個請求來執行復雜任務。與 Unity Catalog 元數據搭配使用，效果更優。

✨ 主要特性

• 執行 Databricks 上的 SQL 查詢
• 列出目錄中的可用架構
• 列出架構中的表
• 描述表結構

📦 安裝指南

系統要求

• Python 3.10+ 版本
• 若計劃通過 uv 安裝，請確保已 安裝

安裝步驟

1. 安裝所需的依賴項：

pip install -r requirements.txt

或使用 uv：

uv pip install -r requirements.txt

2. 設置環境變量：
   • 選項 1：使用 .env 文件（推薦） 創建一個包含 Databricks 憑據的 .env 文件：

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

- 選項 2：通過命令行設置

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"

🔧 技術細節

權限要求

• SQL 倉庫權限：確保用戶具有執行查詢的權限。
• Catalog 和 Schema 訪問：根據組織的安全策略配置對特定目錄、架構和表的訪問。
• 最佳實踐：
  • 定期輪換訪問令牌。
  • 避免將敏感信息硬編碼到代碼中。

運行服務器

獨立運行

python dbapi.py

與 Cursor 集成

在 Agent Composer 或其他 MCP 客戶端中，可以使用以下工具：

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")

處理長時間運行的查詢

服務器設計用於處理長時間運行的查詢，通過輪詢 Databricks API 直到查詢完成或超時。默認超時時間為 10 分鐘（60 次重試，間隔為 10 秒），可以在 dbapi.py 文件中根據需要調整。

依賴項

• httpx：用於向 Databricks API 發送 HTTP 請求
• python-dotenv：用於從 .env 文件加載環境變量
• mcp：模型上下文協議庫
• asyncio：用於異步操作