Usar servidores MCP personalizados em agentes

Depois de hospedar um servidor MCP personalizado como um aplicativo Databricks, conecte-se a ele a partir de notebooks, desenvolvimento local ou código do agente usando a biblioteca databricks-mcp Python.

Para hospedar um servidor MCP personalizado, consulte Hospedar um servidor MCP personalizado.

Conectar-se ao servidor MCP personalizado

Clique nas guias para ver como se conectar a um servidor MCP de vários ambientes.

Ambiente local

Autentique-se no workspace usando o OAuth, conforme descrito em Configurar seu ambiente.

O exemplo a seguir mostra como se conectar ao servidor MCP personalizado e listar as ferramentas disponíveis:

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Replace with your deployed app URL
# Example: https://mcp-my-server-6051921418418893.aws.databricksapps.com/mcp
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

databricks_cli_profile = "DEFAULT"
workspace_client = WorkspaceClient(profile=databricks_cli_profile)

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Notebook (entidade de serviço)

Use uma entidade de serviço para acessar o aplicativo Databricks hospedado em um notebook do Databricks. Passe os valores de segredo do cliente diretamente, conforme mostrado abaixo, ou use segredos do Databricks para recuperar com segurança as credenciais. Por exemplo: client_id=dbutils.secrets.get(scope="my-scope", key="client-id").

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Replace with your deployed app URL
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

workspace_client = WorkspaceClient(
    host="<workspace-url>",
    client_id="<client-id>",
    client_secret="<client-secret>"
)

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Código do agente (em nome do usuário)

Configure a autorização em nome do usuário. Consulte autenticação em nome de usuário.

O exemplo a seguir mostra como habilitar o acesso em nome de um usuário usando ModelServingUserCredentials para acessar o aplicativo Databricks hospedado a partir de um agente:

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.credentials_provider import ModelServingUserCredentials

# Replace with your deployed app URL
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

workspace_client = WorkspaceClient(credentials_strategy=ModelServingUserCredentials())

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Registre o modelo de agente usando o escopo apps. Consulte autenticação em nome de usuário.

Código do agente (principal de serviço)

Habilite a autenticação de sistema usando o principal de serviço para acessar de um agente o aplicativo Databricks hospedado.

from databricks_mcp import DatabricksMCPClient
from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Replace with your deployed app URL
mcp_server_url = "https://<app-url>/mcp"

workspace_client = WorkspaceClient()

mcp_client = DatabricksMCPClient(server_url=mcp_server_url, workspace_client=workspace_client)

# List available tools
tools = mcp_client.list_tools()
print(f"Available tools: {tools}")

Registre o modelo de agente usando DatabricksApps como um recurso. Confira a passagem de autenticação automática.

Notebooks de exemplo: construir um agente com servidores MCP do Databricks

Os blocos de anotações a seguir mostram como criar agentes LangGraph e OpenAI que chamam ferramentas MCP com servidores MCP personalizados hospedados em aplicativos no Databricks.

Agente de invocação de ferramentas LANGGraph MCP

Obter laptop

Agente de chamamentos de ferramentas do OpenAI MCP

Obter laptop

Próximas Etapas 

  • Conecte agentes a serviços externos para obter uma visão geral de todas as abordagens de conexão de agentes a serviços externos, incluindo o Managed OAuth e o UC connections proxy.

O guia de receitas de aplicativos fornece exemplos de código de ponta a ponta para integrar servidores MCP a estruturas diferentes:

Para obter o código-fonte completo e exemplos adicionais, consulte o repositório do Livro de Receitas de Aplicativos do Databricks.

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