에이전트를 도구에 연결하면 문서 검색, 테이블 쿼리, 외부 API 호출 또는 사용자 지정 코드 실행과 같은 텍스트 생성 이외의 실용적인 기능을 제공합니다.
Azure Databricks MCP 서버를 통해 도구에 에이전트를 연결하는 것이 좋습니다. 즉, Azure Databricks 데이터에 즉시 사용할 수 있는 관리 서버를 사용하거나, 외부 서버를 관리되는 MCP 서비스로 등록하거나, 직접 호스트합니다. Unity 카탈로그 함수를 사용하여 사용자 지정 도구를 정의할 수도 있습니다.
도구에 에이전트 연결
| Approach | 설명 |
|---|---|
| MCP 서비스를 사용하여 타사 도구에 에이전트 연결 | 외부 MCP 서버를 관리되는 Unity 카탈로그 보안 개체로 등록하거나 Databricks에서 제공하는 서버를 사용하여 Slack, GitHub 및 기타 타사 API에 연결합니다. |
| 사용자 고유의 MCP 서버 호스트 | 사용자 지정 도구 및 비즈니스 논리를 노출하는 Databricks 앱으로 자체 MCP 서버를 호스트합니다. |
| 에이전트가 코드를 실행하도록 허용 | 에이전트가 기본 제공 system.ai.python_exec 코드 인터프리터를 사용하여 Python 동적으로 실행할 수 있습니다. |
데이터에 에이전트 연결
| Approach | 설명 |
|---|---|
| 구조적 데이터에 에이전트 연결 | 관리되는 Genie 및 SQL MCP 서버를 사용하여 Unity 카탈로그 테이블, Genie Spaces 및 Databricks SQL을 쿼리합니다. |
| 구조화되지 않은 데이터에 에이전트 연결 | 관리형 AI Search MCP 서버를 사용하여 Databricks AI Search(벡터 검색) 인덱스의 문서를 검색합니다. |
| 관리되는 MCP 서버 | URL 및 OAuth 범위를 사용하여 Azure Databricks 데이터에 사용할 준비가 된 관리형 MCP 서버(Genie, AI Search, Databricks SQL 및 Unity Catalog 함수)입니다. |
| Unity 카탈로그 함수를 사용하여 도구 만들기 | 알려진 SQL 쿼리 또는 사용자 지정 Python 논리를 관리되는 Unity 카탈로그 함수 도구로 래핑합니다. |
에이전트 코드에서 MCP 서버를 호출하려면 에이전트에서 MCP 서버 사용을 참조하세요. Claude Code 또는 Cursor와 같은 코딩 도우미를 연결하려면 AI 도우미 및 코딩 에이전트에 MCP 연결(Connect MCP)을 참조하세요. MCP 개념, 전체 서버 카탈로그 및 가격 책정은 Azure Databricks MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 참조하세요.
MCP 대신 에이전트 코드에서 직접 REST API를 호출하려면 Unity 카탈로그 연결 프록시를 사용합니다.