Verbinden von Agents mit Tools

Das Verbinden Ihrer Agents mit Tools bietet ihnen praktische Funktionen über die Textgenerierung hinaus, z. B. das Durchsuchen von Dokumenten, abfragen von Tabellen, das Aufrufen externer APIs oder das Ausführen von benutzerdefiniertem Code.

Azure Databricks empfiehlt, Agents über MCP-Server mit Tools zu verbinden: Verwenden Sie einsatzbereite verwaltete Server für Azure Databricks Daten, registrieren Sie externe Server als geregelte MCP-Dienste, oder hosten Sie Eigene. Sie können auch benutzerdefinierte Tools mit Unity-Katalogfunktionen definieren.

Ihr Agent-Code, der mit Frameworks wie LangGraph oder dem OpenAI SDK erstellt wurde, und Programmierassistenten wie Claude Code und Cursor greifen in Databricks über MCP über drei verwaltete Wege auf Tools zu: MCP Services für Tools von Drittanbietern wie GitHub und Slack, Ihren eigenen MCP-Server, der in Databricks Apps für benutzerdefinierte Tools gehostet wird, und verwaltete MCP-Server für Databricks-Daten und -Code, die alle im Unity Catalog durch Berechtigungen, Richtlinien und Auditierung verwaltet werden.

Verbinden von Agents mit Tools

Approach Beschreibung
Verbinden Sie Agenten mit Tools von Drittanbietern mit MCP Services Registrieren Sie einen externen MCP-Server als verwaltetes Unity Catalog-Sicherungsobjekt oder verwenden Sie einen von Databricks bereitgestellten Server, um auf Slack-, GitHub- und andere Drittanbieter-APIs zuzugreifen.
Hosten Ihres eigenen MCP-Servers Hosten Sie Ihren eigenen MCP-Server als Databricks-App, um benutzerdefinierte Tools und Geschäftslogik verfügbar zu machen.
Zulassen, dass Agents Code ausführen Ermöglichen Sie Agenten, Python dynamisch mit dem integrierten system.ai.python_exec Code-Interpreter auszuführen.

Verbinden von Agents mit Daten

Approach Beschreibung
Verbinden von Agents mit strukturierten Daten Abfragen von Unity Catalog-Tabellen, Genie Spaces und Databricks SQL mithilfe der verwalteten Genie- und SQL-MCP-Server.
Verbinden von Agents mit unstrukturierten Daten Durchsuchen Sie Dokumente in Databricks AI Search-Indizes (Vektorsuche) über den verwalteten AI Search MCP-Server.
Verwaltete MCP-Server Die einsatzbereiten verwalteten MCP-Server für Azure Databricks-Daten – Genie, AI Search, Databricks SQL und Unity Catalog -Funktionen – mit ihren URLs und OAuth-Bereichen.
Erstellen von Tools mit Unity-Katalogfunktionen Verpacken Sie eine bekannte SQL-Abfrage oder benutzerdefinierte Python-Logik als verwaltetes Unity-Catalog-Funktionswerkzeug.

Informationen zum Aufrufen von MCP-Servern über Agentcode finden Sie unter Verwenden von MCP-Servern in Agents. Informationen zum Verbinden eines Codierungsassistenten wie Claude Code oder Cursor finden Sie unter Verbinden von MCPs mit KI-Assistenten und Codierungs-Agents. Informationen zu MCP-Konzepten, zum vollständigen Serverkatalog und zu Preisen finden Sie unter Model Context Protocol (MCP) für Azure Databricks.

Verwenden Sie den Unity Catalog Connections-Proxy, um REST-APIs direkt über den Agentcode anstelle von MCP aufzurufen.

  • Last updated on