Databricks MCP Server

使用说明（Markdown 格式）

• 项目简介 这是一套基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器实现，专为 Databricks 平台设计。通过注册一组 MCP Tool，服务器向 MCP 客户端（如 Claude 的 MCP 客户端）提供只读的 SQL 查询、元数据浏览、Delta Lake 信息、作业与管线监控、以及集群指标等能力，确保对外提供一致、可扩展的上下文服务。

• 主要功能点

  • SQL 与元数据工具：执行只读 SQL 查询（严格防止写操作），查看/catalogs/schemas/tables，获取表结构等元数据。
  • Delta Lake 与权限工具：查看表历史、详细信息、权限（SHOW GRANTS）以及 Unity Catalog 的卷信息。
  • 作业与管线工具：列出、获取作业与管线状态，以及历史事件。
  • 计算与监控工具：列出查询历史、仓库、集群、以及集群指标与事件。
  • 支持多种交互场景：通过 MCP 框架注册工具，提供一致的 JSON-RPC 交互模型，便于 LLM 客户端进行查询与调用。
  • 安全性设计：服务器为只读服务，限制性操作防护明确（仅允许 SELECT/SHOW/DESCRIBE 等），并通过环境变量获取凭据。

• 安装步骤

  • 克隆仓库并进入目录。
  • 安装依赖工具（示例中使用 uv 包管理器进行同步安装）。
  • 将环境变量模板复制为实际配置文件（如 .env），并填入 Databricks 的连接信息。
  • 直接运行服务器：standalone 方式通过命令启动服务器（如 uv run python server.py），也可以通过 Claude 的 MCP 配置连接该服务器。

• 服务器配置（MCP 客户端需要的最小启动信息） 说明：MCP 客户端需要知道如何启动此 MCP 服务器，以及需要的参数。以下为配置要点描述（JSON 格式示例信息，实际需在客户端配置中填写，不在代码中暴露）：

  • server_name: 数据源服务器的名称，应与服务端标识相匹配。
  • command: 启动服务器的命令，例如 uv。
  • args: 启动参数，如 ["run","python","server.py"]，用于在客户端环境中启动服务端进程。
  • env（可选，用于浏览器端或无服务器执行环境的环境变量）: 包含 DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME、DATABRICKS_HTTP_PATH、DATABRICKS_TOKEN 等变量的占位信息，客户端不需要直接使用，但如果需要本地测试可以通过环境变量注入。具体字段如下：
    • DATABRICKS_SERVER_HOSTNAME: 你的 Databricks 工作区主机名（如 your-workspace.cloud.databricks.com）。
    • DATABRICKS_HTTP_PATH: Databricks SQL 接入路径，例如 /sql/1.0/warehouses/your-warehouse-id。
    • DATABRICKS_TOKEN: 个人访问令牌，用于鉴权。

  备注：MCP 客户端本身不需要你在此处暴露具体凭据，服务器端应通过环境变量读取并建立连接。本说明仅给出启动与参数信息的结构，实际使用时请按你的部署环境提供相应信息。

• 基本使用方法

  • 启动服务器：在支持的环境中执行启动命令，让 MCP 服务器进程在线。
  • 配置客户端：在 Claude 等 MCP 客户端中，将该服务器作为一个 MCP 服务源加入配置（指定 server_name、command、args 等），使客户端能够发送请求、调用工具并获取结果。
  • 使用场景：向服务器发起只读 SQL 查询、获取表结构、列出作业、查看 Delta Lake 历史等操作，LLM 客户端即可将结果用于对话或决策支持。