databricks-mcp-server-by-cdata

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Databricks 用 CData の Model Context Protocol（MCP）サーバー

:heavy_exclamation_mark: このプロジェクトでは、ローカルで動作する読み取り専用の MCP サーバーを構築します。完全なリモート MCP アクセスについては、初のマネージド MCP プラットフォームである CData Connect AI をご覧ください。ローカルホスト型で、読み取り、書き込み、更新、削除、アクションのすべてに対応し、セットアップも簡単な環境については、Databricks 用 CData MCP サーバーをご覧ください。

目的

Databricks 用 CData JDBC Driver でサポートされる Databricks のライブデータを LLM（Claude Desktop など）がクエリできるように、この読み取り専用の MCP サーバーを作成しました。

CData JDBC Driver は、Databricks をリレーショナル SQL モデルとして公開することで接続します。

このサーバーはそのドライバーをラップし、シンプルな MCP インターフェースを通じて Databricks データを利用可能にします。そのため、LLM は SQL を使わず、自然言語で質問するだけでライブ情報を取得できます。

セットアップガイド

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/cdatasoftware/databricks-mcp-server-by-cdata.git
   cd databricks-mcp-server-by-cdata
   

2. サーバーをビルドします。

   mvn clean install
   

   これにより、JAR ファイル CDataMCP-jar-with-dependencies.jar が作成されます。
3. Databricks 用 CData JDBC Driver をダウンロードしてインストールします。{source}: https://www.cdata.com/drivers/databricks/download/jdbc
4. CData JDBC Driver のライセンスを設定します。
   • インストールディレクトリの lib フォルダーに移動します。通常、場所は次のとおりです。
     • （Windows）C:\Program Files\CData\CData JDBC Driver for Databricks\
     • （Mac/Linux）/Applications/CData JDBC Driver for Databricks/
   • コマンド java -jar cdata.jdbc.databricks.jar --license を実行します。
   • 名前、メールアドレス、「TRIAL」（またはライセンスキー）を入力します。
5. データソースへの接続を設定します（例として Salesforce を使用）。

   • コマンド java -jar cdata.jdbc.databricks.jar を実行して、Connection String ユーティリティを開きます。

     

   • 接続文字列を設定し、「Test Connection」をクリックします。

     注: データソースで OAuth を使用する場合は、ブラウザーで認証する必要があります。

   • 接続に成功したら、後で使用するために接続文字列をコピーします。

6. 次のプロパティと形式を使用して、JDBC 接続用の .prp ファイル（例：databricks.prp）を作成します。
   • Prefix - 公開するツールに使用するプレフィックス
   • ServerName - サーバー名
   • ServerVersion - サーバーのバージョン
   • DriverPath - JDBC ドライバーの JAR ファイルへのフルパス
   • DriverClass - JDBC Driver Class の名前（例：cdata.jdbc.databricks.DatabricksDriver）
   • JdbcUrl - CData JDBC Driver でデータに接続するための JDBC 接続文字列（上記からコピー）
   • Tables - すべてのデータにアクセスする場合は空欄のままにします。それ以外の場合は、アクセス対象とするテーブルを明示的に指定できます。

     Prefix=databricks
     ServerName=CDataDatabricks
     ServerVersion=1.0
     DriverPath=PATH\TO\cdata.jdbc.databricks.jar
     DriverClass=cdata.jdbc.databricks.DatabricksDriver
     JdbcUrl=jdbc:databricks:InitiateOAuth=GETANDREFRESH;
     Tables=
     

Claude Desktop でサーバーを使用する

1. 以下の形式を使用して、新しい MCP サーバーを追加するための Claude Desktop の設定ファイル（claude_desktop_config.json）を作成します。ファイルがすでに存在する場合は、設定ファイルの mcpServers にエントリを追加します。

   Windows

   {
     "mcpServers": {
       "{classname_dash}": {
         "command": "PATH\\TO\\java.exe",
         "args": [
           "-jar",
           "PATH\\TO\\CDataMCP-jar-with-dependencies.jar",
           "PATH\\TO\\databricks.prp"
         ]
       },
       ...
     }
   }
   

   Linux/Mac

   {
     "mcpServers": {
       "{classname_dash}": {
         "command": "/PATH/TO/java",
         "args": [
           "-jar",
           "/PATH/TO/CDataMCP-jar-with-dependencies.jar",
           "/PATH/TO/databricks.prp"
         ]
       },
       ...
     }
   }
   

   必要に応じて、設定ファイルを適切なディレクトリにコピーします（例として Claude Desktop を使用しています）。 Windows

   cp C:\PATH\TO\claude_desktop_config.json %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   

   Linux/Mac

   cp /PATH/TO/claude_desktop_config.json /Users/{user}/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json'
   

2. クライアント（Claude Desktop）を起動または更新します。

Note: MCP サーバーを表示するには、Claude Desktop クライアントを完全に終了してから再起動する必要がある場合があります。

サーバーの実行

1. 次のコマンドを実行して、MCP サーバーを単独で起動します。

   java -jar /PATH/TO/CDataMCP-jar-with-dependencies.jar /PATH/TO/Salesforce.prp
   

Note: サーバーは stdio を使用するため、サーバーと同じマシン上で実行されているクライアントでのみ使用できます。

使用方法の詳細

MCP サーバーを設定すると、AI クライアントは組み込みツールを使用して、基盤となるデータの読み取り、書き込み、更新、削除を行えるようになります。通常、ツールを明示的に呼び出す必要はありません。基盤となるデータシステムについての質問をクライアントにするだけでかまいません。例：

• 「受注成立した商談と取引先の業種には、どのような相関関係がありますか？」
• 「SUPPORT プロジェクトに未解決のチケットはいくつありますか？」
• 「今日のカレンダーの予定を教えてもらえますか？」

利用可能なツールの一覧と説明は次のとおりです。

ツールと説明

以下の定義では、{servername} は設定ファイル内の MCP サーバー名（例：上記の {classname_dash}）を指します。

• {servername}_get_tables - データソースで利用可能なテーブルの一覧を取得します。テーブルで利用可能な列を一覧表示するには、{servername}_get_columns ツールを使用します。ツールの出力は CSV 形式で返され、1 行目に列ヘッダーが含まれます。
• {servername}_get_columns - テーブルの列の一覧を取得します。利用可能なテーブルの一覧を取得するには、{servername}_get_tables ツールを使用します。ツールの出力は CSV 形式で返され、1 行目に列ヘッダーが含まれます。
• {servername}_run_query - SQL の SELECT クエリを実行します

JSON-RPC リクエストの例

AI クライアント（例：Claude）を使用せずに、MCP サーバーに送信するリクエストをスクリプトで作成する場合は、利用可能なツールの呼び出しに関する以下の JSON ペイロード例を、JSON-RPC 2.0 仕様に従って参照してください。

databricks_get_tables

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "databricks_get_tables",
        "arguments": {}
    }
}

databricks_get_columns

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "databricks_get_columns",
        "arguments": {
            "table":  "Account"
        }
    }
}

databricks_run_query

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "databricks_run_query",
        "arguments": {
            "sql":  "SELECT * FROM [Account] WHERE [IsDeleted] = true"
        }
    }
}

トラブルシューティング

1. Claude Desktop に CData MCP Server が表示されない場合は、Claude Desktop を完全に終了してください（Windows：タスクマネージャーを使用、Mac：アクティビティモニタを使用）。
2. Claude Desktop がデータを取得できない場合は、接続が正しく設定されていることを確認してください。Connection String ビルダーを使用して接続文字列を作成し（上記を参照）、接続文字列をプロパティ（.prp）ファイルにコピーしてください。
3. データソースへの接続に問題がある場合は、CData サポートチームにお問い合わせください。
4. MCP サーバーの使用に問題がある場合や、その他のフィードバックがある場合は、CData Communityにご参加ください。

ライセンス

この MCP サーバーは MIT License の下でライセンスされています。つまり、MIT License の利用規約に従う限り、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳細については、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

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