Databricks MCP Servers (Official)

Databricks MCP Servers (Official) とは？

Databricks MCP Servers (Official) は、Databricks が system.ai スキーマで提供する MCP サーバーです。Claude、Cursor、Codex などのエージェントが Genie One や SQL で Databricks のデータを照会し、GitHub や Slack などのサービスを呼び出せるホスト型エンドポイントです。

自分でホストするものはありません。各 Databricks MCP サーバーは Unity Gateway を通じて呼び出される Unity Catalog のセキュアブル（securable）であるため、すべての呼び出しで Unity Catalog の権限が適用され、管理者はグラント（grants）とポリシーでアクセスを管理できます。これらのサーバーは AWS、Azure、GCP 上の Databricks 向けにドキュメント化されています。

Databricks MCP Servers (Official) の使い方

すべての system.ai MCP は同じ URL パターンを使います。

https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<mcp-name>

<workspace-hostname> をワークスペースのホスト名（https:// やパスは含めない）に、<mcp-name> を system.ai.genie_one_mcp や system.ai.dbsql などの完全な名前に置き換えます。名前はワークスペースの Unity Gateway > MCPs で確認できます。

前提条件：

• Databricks ワークスペースと、その MCP を呼び出す権限。
• system.ai.dbsql、system.ai.sandbox、system.ai.web_search を使うには、アカウント管理者がアカウントコンソールの Previews ページで Unity Gateway beta を有効にする必要があります。Genie One MCP は一般提供（GA）されています。
• 認証：ai-gateway スコープ付きの OAuth を推奨します。ローカルでのテストでは、Authorization: Bearer <token> ヘッダーに個人用アクセストークン（personal access token）を指定する方法も使えます。

コーディングエージェントには、Databricks は Unity Gateway CLI（ug、Python 3.12+ と uv が必要）を推奨しています。サインインとトークンの更新を自動で行います。

uv tool install git+https://github.com/databricks/unity-gateway
ug mcp add --names system.ai.genie_one_mcp,system.ai.dbsql

--names を省略するとピッカーでサーバーを選べます。ug mcp list で接続を一覧表示し、ug mcp remove で削除します。

Claude Code

ug を使う場合：ug mcp add --agents claude --names system.ai.github を実行し、ug claude で再起動します。手動で設定する場合は、Databricks 組み込みの OAuth クライアントを使います。

claude mcp add --transport http --scope user \
  --client-id claude-code --callback-port 3118 \
  databricks-tools \
  "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service-name>"

その後 Claude Code で /mcp と入力し、Databricks アカウントでサインインします。

Claude Desktop

Web 版またはデスクトップ版の Claude を自分の Claude アカウントで使う場合、アカウント管理者が ai-gateway スコープと、リダイレクト URL https://claude.ai/api/mcp/auth_callback および https://claude.com/api/mcp/auth_callback を登録した OAuth クライアントを作成します。次に Settings > Connectors > Add custom connector を開き、MCP URL とクライアント ID を入力してサインインします。トークンを使ったローカルテスト用に、Databricks は次の claude_desktop_config.json エントリを記載しています（Node.js が必要）。

{
  "mcpServers": {
    "databricks-tools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/<catalog>.<schema>.<service>",
        "--header",
        "Authorization: Bearer <databricks-pat>"
      ]
    }
  }
}

Cursor

ug mcp add --agents cursor を実行すると ~/.cursor/mcp.json に書き込まれます。トークンを使ったローカルテストでは、次の内容を ~/.cursor/mcp.json にマージします。

{
  "mcpServers": {
    "dbsql": {
      "url": "https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.dbsql",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <databricks-pat>" }
    }
  }
}

Codex

ug mcp add --agents codex --names <catalog>.<schema>.<service> を実行するか、codex mcp add databricks-tools --url "<mcp-url>" --oauth-client-id <client-id> で手動登録し、codex mcp login databricks-tools --scopes ai-gateway,offline_access でサインインします。

どのクライアントでも、system.ai.dbsql 経由で SELECT 1 AS result を実行させ、実際にツール呼び出しが行われることを確認してください。

Databricks MCP Servers (Official) の主な機能

• 公式で Databricks がホスト：サーバーのデプロイや保守は不要
• すべての system.ai MCP を Unity Gateway 経由の同じ URL パターンで利用
• すべてのリクエストで Unity Catalog の権限を適用し、Unity Gateway でグラント、ポリシー、トレースを提供
• Genie One MCP（GA）は、ガバナンスされたセマンティックレイヤーである Genie Ontology に基づいて自然言語の質問に回答
• Databricks SQL MCP は SQL warehouse 上で指定どおりの SQL を実行。system.ai.dbsql_policy の disallow_writes で読み取り専用にできる
• 外部サービス向け MCP：Slack、GitHub、Atlassian、Google Drive、Google Calendar、Gmail、Microsoft 365
• Claude Code、Claude Desktop、Codex、Cursor、ChatGPT、Windsurf、Replit 向けのセットアップガイド

Databricks MCP Servers (Official) のツール

使えるツールは接続するサーバーによって異なります。

• Genie One（system.ai.genie_one_mcp）： genie_ask は自然言語の質問への回答を開始し、genie_poll_response は進捗と最終回答を取得し、genie_get_query_result は SQL の完全な結果を返し、genie_cancel_response はターンをキャンセルし、view_ask は MCP Apps 対応クライアントでインタラクティブな View を開きます。
• Databricks SQL（system.ai.dbsql）： execute_sql ツールが、あなたやエージェントが書いたクエリを実行します。クエリは非同期で実行され、大きな結果は切り詰められます。
• Web 検索とサンドボックス： system.ai.web_search は引用付きの統合された回答を返し、system.ai.sandbox はネットワーク送信のない隔離環境で Python、SQL、シェルコードを実行します。
• 外部サービス： system.ai.slack、system.ai.github、system.ai.atlassian、system.ai.google_drive、system.ai.google_calendar、system.ai.gmail、system.ai.microsoft_365 は OAuth で各プロバイダーに接続します。

Databricks MCP Servers (Official) のユースケース

• チャットでのビジネス分析：「前四半期の地域別売上は？」に Genie One がソースへのリンク付きで回答。
• コーディングエージェントからのデータエンジニアリング：「main.sales.orders のスキーマを確認して、この SQL を検証して」を Databricks SQL MCP で実行。
• ツール横断の作業：「失敗しているジョブに関するオープンな GitHub issue を探して」を system.ai.github で実行。
• チーム向けのガバナンスされたエージェント：管理者がツールを制限し、ポリシーを一元的に適用。

Databricks MCP Servers (Official) と代替ツールの比較

レガシーのワークスペースエンドポイント。 https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/sql、/api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id}、/api/2.0/mcp/ai-search/{catalog}/{schema}/{index_name}、/api/2.0/mcp/functions/{catalog}/{schema}/{function_name} などの旧来のマネージドエンドポイントは引き続き動作しますが、Unity Gateway を経由しないため、MCP レベルのグラント、ポリシー、トレースはありません。Databricks によると、beta 版の Genie エンドポイント https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie は非推奨で、2026 年 10 月 31 日に提供終了予定です。

databrickslabs/mcp。 Databricks Labs のオープンソース Unity Catalog サーバーは非推奨で、その README はマネージドサーバーの利用を推奨しています。

コミュニティサーバー。 セルフホストでトークンを使う選択肢もあります。例えば Databricks MCP Server by RafaelCartenet は Unity Catalog のメタデータ、リネージ、SQL に重点を置いています。これらは Databricks によるメンテナンスではありません。

外部の MCP サーバーを Unity Gateway に登録したり、Databricks Apps 上で独自のサーバーを構築したりすることもできます。

Databricks MCP Servers (Official) のトラブルシューティング

• system.ai.dbsql や system.ai.sandbox が表示されない： アカウント管理者が Unity Gateway beta を有効にする必要があります。
• ツールがログインを求める： 外部サービスの場合、返されたログインリンクを開いてプロバイダーを承認し、再試行します。ワークスペースとプロバイダーのサインインは別の手順です。
• OAuth のリダイレクト不一致： 登録したリダイレクト URL は、クライアントのコールバックのホストとポートに一致している必要があります。OAuth アプリの変更が反映されるまで最大 30 分かかることがあります。Databricks のエンドポイントは動的クライアント登録（dynamic client registration）に対応していないため、事前設定したクライアント ID を使ってください。
• ホスト型クライアントが接続できない： IP アクセスリストが有効な場合、自分のネットワークだけでなく、プロバイダー（例えば Claude や ChatGPT）の送信元 IP も許可してください。
• ug 経由で Claude Code が接続できない： ug doctor を実行します。