コーディングエージェントとの統合

Important

この機能はベータ版です。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 ] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。

Azure Databricksコーディングエージェント統合を使用すると、Cursor、Gemini CLI、Codex CLI などのコーディングエージェントのアクセスと使用を管理できます。 Unity AI Gateway 上に構築され、コーディングツールのレート制限、使用状況の追跡、推論テーブルを提供します。

Features

アクセス: 1 つの請求書の下にあるさまざまなコーディングツールとモデルに直接アクセスできます。
可観測性: すべてのコーディングツールの使用状況、支出、メトリックを追跡するための 1 つの統合ダッシュボード。
統合ガバナンス: 管理者は、Unity AI Gateway を介してモデルのアクセス許可とレート制限を直接管理できます。

Requirements

Unity AI Gateway プレビューがあなたのアカウントに対して有効になりました。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。
Unity AI Gateway でサポートされているリージョン内のAzure Databricks ワークスペース。
ワークスペースに対して有効になっている Unity カタログ。「Unity Catalog のワークスペースを有効にする」を参照してください。

設定

最も速く開始する方法は、ucode(1 つのコマンドで Unity AI Gateway を使用してサポートされているコーディングエージェントをインストール、認証、構成するAzure Databricksの CLI) を使用することです。

ucode を使用する (推奨)

ucode (Unity AI Gateway のコーディング CLI) は、Unity AI Gateway に対してコーディングエージェントを実行するための単一のエントリポイントです。 OAuth を処理し、各エージェントの構成ファイルを書き込み、登録したすべての LLM または MCP サーバーを介してトラフィックをルーティングします。サポートされているエージェント:

手順 1: ucode をインストールする

uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode

Python 3.12 以降と uv が必要です。

手順 2: コーディングエージェントを開く

目的のエージェントを実行します。最初の起動時に、ucode は、Azure Databricks ワークスペースの URL の入力を求め、エージェントの構成ファイルを自動的に認証して書き込みます。以降の起動は、エージェントに直接移動します。

ucode codex      # OpenAI Codex
ucode gemini     # Gemini CLI
ucode opencode   # OpenCode
ucode copilot    # GitHub Copilot CLI
ucode pi         # Pi

ucode は、エージェント名の後のフラグを基になるツールに渡します。次に例を示します。

ucode codex --full-auto

複数のコーディングエージェントを同時に構成するには、次のコマンドを実行します。

ucode configure

MCP 対応エージェントに Azure Databricks の MCP サーバー（Unity Catalog 関数、ベクトル検索、SQL ウェアハウス、および検出された外部接続）を登録するには:

ucode configure mcp

過去 7 日間の Unity AI Gateway の使用状況の概要を表示するには:

ucode usage

完全なコマンドリファレンスについては、次を実行します。

ucode --help

Dashboard

Unity AI Gateway を使用してコーディングエージェントの使用状況を追跡した後は、組み込みのダッシュボードでメトリックを表示および監視できます。

ダッシュボードを開くには、[AI ゲートウェイ] ページから [ダッシュボードの表示 ] を選択します。このアクションにより、コーディングツールを使用するためのグラフを含む事前構成済みのダッシュボードが作成されます。

[ダッシュボードの表示] ボタン

コーディングエージェントダッシュボード

手動セットアップ

エージェントを自分で構成する場合は、次の手順に従います。

Cursor IDE
Codex CLI
Gemini CLI

カーソル IDE

Unity AI Gateway エンドポイントを使用するように Cursor を構成するには:

手順 1: ベース URL と API キーを構成する

カーソルを開き、設定>Cursor 設定>Models>API キーに移動します。
OpenAI ベース URL のオーバーライドを有効にし、URL を入力します。
```
https://<workspace-url>/ai-gateway/cursor/v1
```
<workspace-url>をAzure Databricksワークスペースの URL に置き換えます。
Azure Databricks個人用アクセストークンを OpenAI API Key フィールドに貼り付けます。

手順 2: カスタムモデルを追加する

[カーソル設定] で [ + カスタムモデルの追加] をクリックします。
Unity AI Gateway エンドポイント名を追加し、トグルを有効にします。

注

現在、Azure Databricks作成された基盤モデルエンドポイントのみがサポートされています。

手順 3: 統合をテストする

Cmd+L (macOS) または Ctrl+L (Windows/Linux) で Ask モードを開き、モデルを選択します。
メッセージを送信します。すべての要求がAzure Databricks経由でルーティングされるようになりました。

Codex コマンドラインインターフェース

手順 1: Codex CLI をインストールまたは更新する

Codex CLI バージョン 0.118 以降をインストールまたは更新します。

npm install -g @openai/codex@latest

手順 2: Codex 構成ファイルを作成または更新する

~/.codex/config.tomlで Codex 構成ファイルを作成または編集します。

profile = "default"

[profiles.default]
model_provider = "Databricks"

[model_providers.Databricks]
name = "Databricks :re[ai-gateway]"
base_url = "<workspace-url>/ai-gateway/codex/v1"
wire_api = "responses"

[model_providers.Databricks.auth]
command = "sh"
args = ["-c", "databricks auth token --host <workspace-url> --output json | jq -r '.access_token'"]
timeout_ms = 5000
refresh_interval_ms = 1800000

<workspace-url>をAzure Databricksワークスペースの URL に置き換えます。

手順 3: ワークスペースに対する認証

注

これは 1 回だけ行う必要があります。 Codex を起動するたびに再認証する必要はありません。

まず、Azure Databricks CLI がインストールされていることを確認します。手順については、 Databricks CLI のインストールまたは更新を参照してください。

次に、次の認証を行います。

databricks auth login --host <workspace-url>

<workspace-url>をAzure Databricksワークスペースの URL に置き換えます。

手順 4: Codex を開始する

codex

モデルを変更するには、 /modelを使用します。

Gemini CLI

手順 1: Gemini CLI の最新バージョンをインストールする

npm install -g @google/gemini-cli@nightly

手順 2: 環境変数を構成する

ファイル ~/.gemini/.env を作成し、次の構成を追加します。詳細については、 Gemini CLI 認証に関するドキュメントを参照してください。

GEMINI_MODEL=databricks-gemini-2-5-flash
GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://<workspace-url>/ai-gateway/gemini
GEMINI_API_KEY_AUTH_MECHANISM="bearer"
GEMINI_API_KEY=<databricks_pat_token>

<workspace-url>をAzure Databricksワークスペースの URL に置き換え、<databricks_pat_token>を個人用アクセストークンに置き換えます。

OpenTelemetry データ収集を設定する

Azure Databricksでは、OpenTelemetry メトリックとログをコーディングエージェントから Unity カタログのマネージドデルタテーブルにエクスポートできます。すべてのメトリックは、OpenTelemetry 標準メトリックプロトコルを使用してエクスポートされた時系列データであり、ログは OpenTelemetry ログプロトコルを使用してエクスポートされます。

Requirements

Azure Databricksでプレビュー版のOpenTelemetryが有効になりました。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。

手順 1: Unity カタログで OpenTelemetry テーブルを作成する

OpenTelemetry メトリックとログスキーマを使用して事前構成された Unity カタログのマネージドテーブルを作成します。

メトリックテーブル

CREATE TABLE <catalog>.<schema>.<table_prefix>_otel_metrics (
  name STRING,
  description STRING,
  unit STRING,
  metric_type STRING,
  gauge STRUCT<
    start_time_unix_nano: LONG,
    time_unix_nano: LONG,
    value: DOUBLE,
    exemplars: ARRAY<STRUCT<
      time_unix_nano: LONG,
      value: DOUBLE,
      span_id: STRING,
      trace_id: STRING,
      filtered_attributes: MAP<STRING, STRING>
    >>,
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    flags: INT
  >,
  sum STRUCT<
    start_time_unix_nano: LONG,
    time_unix_nano: LONG,
    value: DOUBLE,
    exemplars: ARRAY<STRUCT<
      time_unix_nano: LONG,
      value: DOUBLE,
      span_id: STRING,
      trace_id: STRING,
      filtered_attributes: MAP<STRING, STRING>
    >>,
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    flags: INT,
    aggregation_temporality: STRING,
    is_monotonic: BOOLEAN
  >,
  histogram STRUCT<
    start_time_unix_nano: LONG,
    time_unix_nano: LONG,
    count: LONG,
    sum: DOUBLE,
    bucket_counts: ARRAY<LONG>,
    explicit_bounds: ARRAY<DOUBLE>,
    exemplars: ARRAY<STRUCT<
      time_unix_nano: LONG,
      value: DOUBLE,
      span_id: STRING,
      trace_id: STRING,
      filtered_attributes: MAP<STRING, STRING>
    >>,
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    flags: INT,
    min: DOUBLE,
    max: DOUBLE,
    aggregation_temporality: STRING
  >,
  exponential_histogram STRUCT<
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    start_time_unix_nano: LONG,
    time_unix_nano: LONG,
    count: LONG,
    sum: DOUBLE,
    scale: INT,
    zero_count: LONG,
    positive_bucket: STRUCT<
      offset: INT,
      bucket_counts: ARRAY<LONG>
    >,
    negative_bucket: STRUCT<
      offset: INT,
      bucket_counts: ARRAY<LONG>
    >,
    flags: INT,
    exemplars: ARRAY<STRUCT<
      time_unix_nano: LONG,
      value: DOUBLE,
      span_id: STRING,
      trace_id: STRING,
      filtered_attributes: MAP<STRING, STRING>
    >>,
    min: DOUBLE,
    max: DOUBLE,
    zero_threshold: DOUBLE,
    aggregation_temporality: STRING
  >,
  summary STRUCT<
    start_time_unix_nano: LONG,
    time_unix_nano: LONG,
    count: LONG,
    sum: DOUBLE,
    quantile_values: ARRAY<STRUCT<
      quantile: DOUBLE,
      value: DOUBLE
    >>,
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    flags: INT
  >,
  metadata MAP<STRING, STRING>,
  resource STRUCT<
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    dropped_attributes_count: INT
  >,
  resource_schema_url STRING,
  instrumentation_scope STRUCT<
    name: STRING,
    version: STRING,
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    dropped_attributes_count: INT
  >,
  metric_schema_url STRING
) USING DELTA
TBLPROPERTIES (
  'otel.schemaVersion' = 'v1'
)

ログテーブル

CREATE TABLE <catalog>.<schema>.<table_prefix>_otel_logs (
  event_name STRING,
  trace_id STRING,
  span_id STRING,
  time_unix_nano LONG,
  observed_time_unix_nano LONG,
  severity_number STRING,
  severity_text STRING,
  body STRING,
  attributes MAP<STRING, STRING>,
  dropped_attributes_count INT,
  flags INT,
  resource STRUCT<
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    dropped_attributes_count: INT
  >,
  resource_schema_url STRING,
  instrumentation_scope STRUCT<
    name: STRING,
    version: STRING,
    attributes: MAP<STRING, STRING>,
    dropped_attributes_count: INT
  >,
  log_schema_url STRING
) USING DELTA
TBLPROPERTIES (
  'otel.schemaVersion' = 'v1'
)

手順 2: コーディングエージェントの env vars を更新する

OpenTelemetry メトリックのサポートが有効になっているコーディングエージェントで、次の環境変数を構成します。

{
  "OTEL_METRICS_EXPORTER": "otlp",
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_PROTOCOL": "http/protobuf",
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT": "https://<workspace-url>/api/2.0/otel/v1/metrics",
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_HEADERS": "content-type=application/x-protobuf,Authorization=Bearer <databricks_pat_token>,X-Databricks-UC-Table-Name=<catalog>.<schema>.<table_prefix>_otel_metrics",
  "OTEL_METRIC_EXPORT_INTERVAL": "10000",
  "OTEL_LOGS_EXPORTER": "otlp",
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_LOGS_PROTOCOL": "http/protobuf",
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_LOGS_ENDPOINT": "https://<workspace-url>/api/2.0/otel/v1/logs",
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_LOGS_HEADERS": "content-type=application/x-protobuf,Authorization=Bearer <databricks_pat_token>,X-Databricks-UC-Table-Name=<catalog>.<schema>.<table_prefix>_otel_logs",
  "OTEL_LOGS_EXPORT_INTERVAL": "5000"
}

手順 3: コーディングエージェントを実行します。

データは、5 分以内に Unity カタログテーブルに反映されます。

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Last updated on 2026-05-30

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手順 2: コーディング エージェントの env vars を更新する

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手順 2: コーディングエージェントの env vars を更新する

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