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AI ゲートウェイ

Important

このページでは、現在 ベータ版の新しい AI ゲートウェイ (UI の左側のナビゲーションに表示されます) について説明します。 アカウント管理者は、アカウント コンソールの [プレビュー ] ページでこの機能へのアクセスを有効にすることができます。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。

以前のバージョンの AI Gateway の詳細については、 エンドポイントを提供するための AI ゲートウェイに関するページを参照してください。

AI Gateway は、LLM エンドポイント、MCP サーバー、およびコーディング エージェント用の Databricks の中央 AI ガバナンス レイヤーです。 AI Gateway を使用して、使用状況の分析、アクセス許可の構成、ガードレールの適用、プロバイダー間の容量の管理を行います。

LLM

AI Gateway は、統合された UI、監視性の向上、拡張された API カバレッジなど、LLM エンドポイントとコーディング エージェントに対するエンタープライズ ガバナンスを提供します。

トピック Description
LLM エンドポイント用の AI ゲートウェイ AI Gateway(ベータ版)および LLM エンドポイントの使用開始方法について学びましょう。
AI ゲートウェイ エンドポイントを構成する LLM とコーディング エージェントの AI ゲートウェイ エンドポイントを作成して構成します。
AI ゲートウェイ エンドポイントのクエリを実行する OpenAI クライアントとその他のサポートされている API を使用して、AI ゲートウェイ エンドポイントのクエリを実行します。
AI ゲートウェイ エンドポイントの使用状況を監視する システム テーブルを使用して、AI ゲートウェイ エンドポイントの使用状況とコストを監視します。
推論テーブルを使用してモデルを監視する Unity カタログ デルタ テーブルの要求と応答を監視および監査します。
AI ゲートウェイ エンドポイントのレート制限を構成する AI ゲートウェイ エンドポイントに使用制限を適用して、容量とコストを管理します。
コーディング エージェントとの統合 Cursor、Gemini CLI、Codex CLI、Claude Code などのコーディング エージェントを AI ゲートウェイと統合します。

AI Gateway の機能では、ベータ期間中に料金は発生しません。

MCP

AI Gateway は、MCP サーバーのガバナンスを提供し、すべての MCP 対話の可視性、アクセス制御、監査ログを提供します。

トピック Description
Databricks のモデル コンテキスト プロトコル (MCP) Databricks の MCP サーバーの種類と開始方法について説明します。
Databricks マネージド MCP サーバーを使用する 事前構成済みの MCP サーバーを使用して、Databricks の機能にすぐにアクセスします。
外部 MCP サーバーを使用する マネージド接続を使用して、Databricks の外部でホストされている MCP サーバーに安全に接続します。
Databricks アプリを使用してカスタム MCP サーバーをホストする カスタム MCP サーバーを Databricks アプリとしてホストします。
Databricks 以外のクライアントを Databricks MCP サーバーに接続する MCP クライアントを Databricks MCP サーバーに接続します。

エンドポイントを提供するモデル (前)

以前のバージョンの AI Gateway では、外部モデル エンドポイント、Foundation Model API エンドポイント、カスタム モデル エンドポイントなど、エンドポイントにサービスを提供するモデルのガバナンス機能が提供されています。

トピック Description
エンドポイントを提供するための AI ゲートウェイ サポートされている機能や制限事項など、エンドポイントにサービスを提供するための AI Gateway の機能について説明します。
Model Serving エンドポイントで AI Gateway を構成する エンドポイントを提供するモデルで、使用状況の追跡、ペイロードのログ記録、レート制限、ガードレールなどの AI ゲートウェイ機能を構成します。
AI ゲートウェイ対応推論テーブルを使用して提供されるモデルを監視 AI ゲートウェイ対応の推論テーブルを使用して、提供されたモデルを監視します。