mcp-databricks-server 是一款 MCP 服务器，旨在连接 Databricks API，赋能 LLM 执行 SQL 查询、列出作业以及获取作业状态。它通过自然语言交互，简化了 LLM 与 Databricks 环境的集成。开发者可以利用此服务器，通过简单的指令，在 Databricks SQL 仓库上运行 SQL 查询，检索作业列表，并监控特定作业的状态。

该服务器的核心价值在于其能够将 LLM 的自然语言处理能力与 Databricks 的数据处理能力相结合，极大地提升了数据分析和管理的效率。技术实现上，它使用 Python，并通过 Databricks API 进行连接，支持标准输入/输出和 HTTP/SSE。通过 run_sql_query、list_jobs 和 get_job_status 等 MCP 工具，AI 模型可以无缝地与 Databricks 环境交互，从而实现更智能的数据驱动应用。

Databricks SQL查询执行

mcp-databricks-server允许LLM通过自然语言指令在Databricks SQL仓库上执行SQL查询。该功能通过接收LLM生成的SQL查询字符串，并将其传递给Databricks API来实现。服务器负责处理与Databricks API的连接、身份验证和查询执行，并将结果以结构化的格式返回给LLM。这使得LLM能够直接从Databricks获取数据，无需人工干预。例如，用户可以通过简单的指令“统计客户表中不同地区的客户数量”来触发SQL查询，LLM将自动生成并执行相应的SQL语句，并将结果呈现给用户。该功能极大地简化了数据分析流程，降低了用户使用Databricks的门槛。技术实现上，该功能依赖于Databricks SQL Warehouse API，并使用Python的数据库连接库来执行SQL查询。

Databricks作业列表检索

该服务器能够列出Databricks工作区中的所有作业。LLM可以通过调用list_jobs()工具，获取工作区中所有作业的名称、ID和状态等信息。这对于监控和管理Databricks作业非常有用。例如，数据科学家可以使用LLM来定期检查所有作业的状态，并在发现失败的作业时及时采取措施。该功能简化了作业管理流程，提高了工作效率。技术实现上，该功能通过调用Databricks Jobs API来实现，并使用Python的JSON库来解析API返回的JSON数据。

Databricks作业状态查询

mcp-databricks-server允许LLM根据作业ID查询特定Databricks作业的状态。通过提供作业ID，LLM可以获取作业的当前状态（例如，运行中、已完成、失败等）、开始时间、结束时间等详细信息。这使得用户能够快速了解作业的执行情况，并及时发现和解决问题。例如，用户可以通过指令“检查作业#123的状态”来查询特定作业的状态，LLM将返回作业的详细信息。该功能对于监控关键作业的执行情况至关重要。技术实现上，该功能通过调用Databricks Jobs API的get_job_status(job_id: int)方法来实现。

Databricks作业详情获取

除了状态之外，mcp-databricks-server还支持获取Databricks作业的详细信息。通过提供作业ID，LLM可以获取作业的配置、运行历史、日志等更全面的信息。这对于调试和优化Databricks作业非常有帮助。例如，用户可以通过指令“显示作业#456的详细信息”来获取作业的完整配置和运行日志，从而更好地了解作业的执行过程。该功能为用户提供了深入了解Databricks作业的途径。技术实现上，该功能通过调用Databricks Jobs API的get_job_details(job_id: int)方法来实现。