JinDaGe - mcp-databricks-server MCP Details

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🚀 Databricks MCP 服务端

Databricks MCP 服务端是一个模型上下文协议（MCP）服务器，可借助 Statement Execution API 在 Databricks 上执行 SQL 查询。它能利用 Databricks API 执行 SQL 请求以检索数据，在代理模式下，还能成功迭代多个请求来执行复杂任务。与 Unity Catalog 元数据搭配使用，效果更优。

✨ 主要特性

执行 Databricks 上的 SQL 查询
列出目录中的可用架构
列出架构中的表
描述表结构

📦 安装指南

系统要求

Python 3.10+ 版本
若计划通过 uv 安装，请确保已安装

安装步骤

安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

或使用 uv：

uv pip install -r requirements.txt

设置环境变量：
- 选项 1：使用 .env 文件（推荐）创建一个包含 Databricks 凭据的 .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

- 选项 2：通过命令行设置

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"

🔧 技术细节

权限要求

SQL 仓库权限：确保用户具有执行查询的权限。
Catalog 和 Schema 访问：根据组织的安全策略配置对特定目录、架构和表的访问。
最佳实践：
- 定期轮换访问令牌。
- 避免将敏感信息硬编码到代码中。

运行服务器

独立运行

python dbapi.py

与 Cursor 集成

在 Agent Composer 或其他 MCP 客户端中，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")

处理长时间运行的查询

服务器设计用于处理长时间运行的查询，通过轮询 Databricks API 直到查询完成或超时。默认超时时间为 10 分钟（60 次重试，间隔为 10 秒），可以在 dbapi.py 文件中根据需要调整。

依赖项

httpx：用于向 Databricks API 发送 HTTP 请求
python-dotenv：用于从 .env 文件加载环境变量
mcp：模型上下文协议库
asyncio：用于异步操作

mcp-databricks-server