Databricks

🚀 Databricks 模型完成协议（MCP）服务器

Databricks MCP 服务器是一款与 Databricks 平台交互的实用工具。开发者可借助模型完成协议（MCP）接口，轻松开展数据处理与分析工作，为数据相关的开发任务提供了有力支持。

🚀 快速开始

Databricks MCP 服务器允许开发者通过模型完成协议（MCP）接口进行数据处理和分析。按照以下步骤，你可以快速启动并运行该服务器。

✨ 主要特性

• 多线程支持：服务器支持多线程处理，能够同时处理多个客户端请求。
• 高性能计算：优化了计算性能，适合大规模数据分析任务。
• 可扩展架构：模块化设计允许轻松扩展功能和集成第三方服务。
• 安全与认证：内置身份验证机制，确保数据和通信的安全性。

📦 安装指南

系统要求

• 操作系统：支持 Linux、Windows 和 macOS。
• 内存：建议至少 4GB RAM。
• 磁盘空间：至少需要 50GB 可用空间。

安装步骤

1. 下载安装包：

# 下载最新版本的 MCP 服务器
wget https://example.com/mcp-server-latest.tar.gz

2. 解压并安装：

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

3. 配置环境变量（可选）：

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

4. 启动服务：

mcp-server start

💻 使用示例

基础用法

from databricks_mcp_server import MCPClient

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

高级用法

import requests

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

📚 详细文档

开发指南

编码规范

• 遵循 PEP 8 代码风格指南，每行代码不超过 100 个字符。
• 使用 4 个空格进行缩进（不使用制表符）。
• 字符串使用双引号。
• 所有类、方法和函数都需要包含 Google 风格的文档字符串。
• 除了测试代码外，所有代码都需要类型提示。

审查工具

项目使用以下工具进行代码检查：

# 运行所有审查工具
linter run pylint src/ tests/
linter run flake8 src/ tests/
linter run mypy src/

测试指南

使用 pytest 进行测试。要运行测试：

# 运行所有测试
.\scripts\run_tests.ps1

# 生成覆盖率报告
.\scripts\run_tests.ps1 -Coverage

# 运行特定测试并启用详细输出
.\scripts\run_tests.ps1 -Verbose -Coverage tests/test_clusters.py

文档说明

• 使用 Sphinx 生成 API 文档，位于 docs/api 目录。
• 所有代码都包含 Google 风格的文档字符串。
• 查看 examples/ 目录中的使用示例。

示例运行

检查 examples/ 目录中的使用示例。运行示例脚本：

# 运行示例脚本
uv run examples/direct_usage.py
uv run examples/mcp_client_usage.py

贡献指南

欢迎贡献！请遵循以下步骤提交拉取请求：

1. 确保您的代码符合项目的编码规范。
2. 为任何新功能添加测试。
3. 更新相关文档。
4. 提交前确保所有测试通过。

📄 许可证

本项目根据 MIT 许可证发布，具体内容请参阅 LICENSE 文件。