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。 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、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

アカウントに対して有効になっている AI ゲートウェイ (ベータ) プレビュー。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。
AI ゲートウェイ (ベータ) 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。

サポートされているエージェント

次のコーディングエージェントがサポートされており、その他の統合が AI Gateway UI に一覧表示されています。

カーソル
Codex CLI
Gemini CLI

設定

Cursor

AI ゲートウェイ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://<ai-gateway-url>/cursor/v1
```
<ai-gateway-url>を AI ゲートウェイエンドポイント 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。
AI ゲートウェイ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 AI Gateway"
base_url = "<ai-gateway-url>/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

次の部分を置き換えます。

<ai-gateway-url> で base_url を AI Gateway エンドポイント URL を用いて行う。
args フィールドに Azure Databricks ワークスペースの URL を入力してください。

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://<ai-gateway-url>/gemini
GEMINI_API_KEY_AUTH_MECHANISM="bearer"
GEMINI_API_KEY=<databricks_pat_token>

<ai-gateway-url>を AI Gateway エンドポイントの 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。

Dashboard

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すると、すぐに使用できる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。

ダッシュボードにアクセスするには、[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。これにより、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

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 2026-04-11

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Cursor

Codex コマンドラインインターフェース

Gemini CLI

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

手順 2: コーディング エージェントの env vars を更新する

手順 3: コーディング エージェントを実行します。

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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

手順 3: コーディングエージェントを実行します。