Databricks Sql MCP

一个基于Model Context Protocol的服务器，允许AI助手如Claude通过Docker容器连接Databricks SQL数据仓库，执行SQL查询、浏览数据库和表结构，支持Unity Catalog分层数据管理。

数据库开发者工具 #SQL查询 #数据仓库 #Databricks #MCP服务器 .Python

评分 : 2分

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更新时间 : 2026-03-12

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什么是Databricks SQL MCP Server？

这是一个连接AI助手（如Claude）与Databricks数据平台的桥梁。它允许您通过自然语言对话来查询和分析存储在Databricks中的数据，就像与数据专家交谈一样简单。您可以直接问Claude：'显示销售额最高的10个产品'或'客户数据有哪些字段？'，系统会自动将您的请求转换为SQL查询并返回结果。

如何使用Databricks SQL MCP Server？

使用过程非常简单：1) 安装Docker和Claude Desktop；2) 运行一键安装脚本；3) 提供您的Databricks访问凭证；4) 重启Claude后即可开始对话查询。整个过程只需几分钟，无需编程知识。

适用场景

适合数据分析师、业务人员、产品经理等需要快速获取数据洞察但不想编写复杂SQL的用户。常见场景包括：探索性数据分析、日常业务报表、数据质量检查、临时数据查询等。

主要功能

SQL查询执行

直接运行任何SQL查询语句，支持SELECT、JOIN、GROUP BY等所有标准SQL操作，查询结果以清晰表格形式返回。

数据目录浏览

浏览Databricks Unity Catalog中的三层结构：目录(Catalog)→模式(Schema)→表(Table)，帮助您了解数据组织结构。

表结构查看

查看任何数据表的详细结构，包括列名、数据类型、注释等信息，帮助您理解数据含义。

多平台支持

支持Azure、AWS、GCP三大云平台的Databricks工作区，适应不同的企业部署环境。

一键安装

提供自动化安装脚本，只需运行一条命令即可完成所有配置，大大简化安装过程。

优势

无需SQL专业知识：通过自然语言即可查询数据，降低技术门槛

快速安装配置：一键安装脚本简化部署过程

安全可靠：使用个人访问令牌，不存储敏感凭证

实时交互：查询结果即时返回，支持迭代式数据分析

跨平台兼容：支持Claude Desktop和Claude Code两种使用方式

局限性

需要Docker环境：必须在已安装Docker的系统中运行

依赖网络连接：需要能够访问Databricks工作区

SQL仓库需运行：查询前需确保SQL仓库处于运行状态

权限限制：只能访问用户已有权限的数据

需要Claude订阅：必须使用Claude AI助手

如何使用

准备环境

确保您的电脑已安装Docker并正在运行，同时安装Claude Desktop或Claude Code。

获取Databricks凭证

登录您的Databricks工作区，获取以下三个必要信息：工作区URL、个人访问令牌、SQL仓库ID。

运行安装脚本

根据您的操作系统，运行对应的安装脚本，脚本会自动下载Docker镜像并配置Claude。

重启Claude并开始使用

重启Claude Desktop或开始新的Claude Code会话，您现在可以通过对话查询Databricks数据了。

使用案例

探索数据目录结构

当您刚接触一个Databricks环境时，首先需要了解数据的组织结构。通过自然语言对话，您可以快速浏览整个数据目录。

快速数据抽样检查

在分析新数据表时，您需要先查看数据样例和结构，了解字段含义和数据质量。

业务指标计算

业务人员需要计算关键指标，如月度销售额、用户增长率等，无需编写复杂SQL。

数据质量验证

在数据管道运行后，需要验证数据是否完整、准确，检查空值、重复值等问题。

常见问题

我需要付费使用这个工具吗？

我的数据安全吗？凭证会存储在哪里？

为什么查询失败，显示'SQL Warehouse not running'？

支持哪些SQL语法？能执行UPDATE或DELETE吗？

安装后Claude找不到服务器怎么办？

能连接多个Databricks工作区吗？

🚀 Databricks SQL MCP Server

Databricks SQL MCP Server是一个模型上下文协议（MCP）服务器，它允许像Claude这样的AI助手在Databricks上执行SQL查询。Claude将该服务器作为Docker容器启动，并使用MCP标准输入/输出传输通过标准输入/输出来进行通信。

✨ 主要特性

核心工具

execute_sql - 针对Databricks SQL数据仓库运行任何SQL查询
list_databases - 列出默认目录中的数据库/模式
list_tables - 列出特定数据库中的表
describe_table - 显示表的列名、类型和注释

统一目录工具

list_catalogs - 列出统一目录元数据存储中的所有目录
list_schemas - 列出特定目录中的模式
list_tables_full - 使用完整的三部分命名（catalog.schema.table）列出表
describe_table_full - 使用表的完整目录路径描述表

📚 详细文档

统一目录层次结构

CATALOG (例如，analytics)
  └── SCHEMA/DATABASE (例如，silver)
      └── TABLE (例如，customers)

完全限定名称：catalog.schema.table（例如，analytics.silver.customers）

📦 安装指南

前提条件

已安装并运行 Docker
具有SQL数据仓库的 Databricks工作区 访问权限
Databricks个人访问令牌
Claude Desktop 或 Claude Code（命令行界面）

获取Databricks凭证

1. Databricks主机URL

您的工作区URL。格式取决于您的云提供商：

云服务	示例URL
Azure	`https://adb-1234567890.azuredatabricks.net`
AWS	`https://my-workspace.cloud.databricks.com`
GCP	`https://my-workspace.gcp.databricks.com`

2. 个人访问令牌

打开您的Databricks工作区
点击您的用户名（右上角）
转到 用户设置 > 开发者 > 访问令牌
点击 生成新令牌
复制令牌（以 dapi... 开头）

3. SQL数据仓库ID

转到Databricks中的 SQL数据仓库
点击一个数据仓库
从URL中复制数据仓库ID：/sql/warehouses/<this-id>

快速安装（推荐）

安装脚本会拉取Docker镜像，提示您输入Databricks凭证，并使用Claude Code命令行界面将MCP服务器注册到Claude。

Mac / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/benguy1000/databricks-sql-mcp/master/install.sh | bash

或者先克隆仓库：

git clone https://github.com/benguy1000/databricks-sql-mcp.git
cd databricks-sql-mcp
chmod +x install.sh
./install.sh

Windows (PowerShell)

git clone https://github.com/benguy1000/databricks-sql-mcp.git
cd databricks-sql-mcp
.\install.bat

运行安装程序后，重启Claude Desktop（或启动新的Claude Code会话）即可开始使用。

手动安装

如果您更喜欢手动设置，或者快速安装不适合您的设置，请按照以下步骤操作。

使用Docker运行

从Docker Hub拉取镜像

docker pull bkeeleygib/databricks-sql-mcp:latest

或者自己构建：

docker build -t bkeeleygib/databricks-sql-mcp .

使用环境变量运行

-i 标志是必需的，因为MCP使用标准输入/输出在Claude和服务器之间进行通信。

docker run -i --rm \
  -e DATABRICKS_HOST="https://your-workspace.azuredatabricks.net" \
  -e DATABRICKS_TOKEN="dapi1234567890abcdef" \
  -e DATABRICKS_WAREHOUSE_ID="abc123def456" \
  bkeeleygib/databricks-sql-mcp:latest

使用.env文件运行

创建一个包含您的凭证的 .env 文件（请参阅 .env.example）：

DATABRICKS_HOST=https://your-workspace.azuredatabricks.net
DATABRICKS_TOKEN=dapi1234567890abcdef
DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=abc123def456

然后运行：

docker run -i --rm --env-file .env bkeeleygib/databricks-sql-mcp:latest

配置Claude Desktop

将服务器添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "databricks-sql": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e", "DATABRICKS_HOST=https://your-workspace.azuredatabricks.net",
        "-e", "DATABRICKS_TOKEN=dapi1234567890abcdef",
        "-e", "DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=abc123def456",
        "bkeeleygib/databricks-sql-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

重要提示：将占位符值替换为您的实际凭证，然后重启Claude Desktop。

配置Claude Code（命令行界面）

使用Claude Code命令行界面直接注册服务器：

claude mcp add-json databricks-sql '{
  "command": "docker",
  "args": [
    "run", "-i", "--rm",
    "-e", "DATABRICKS_HOST=https://your-workspace.azuredatabricks.net",
    "-e", "DATABRICKS_TOKEN=dapi1234567890abcdef",
    "-e", "DATABRICKS_WAREHOUSE_ID=abc123def456",
    "bkeeleygib/databricks-sql-mcp:latest"
  ]
}'

💻 使用示例

连接后，您可以向Claude询问以下问题

浏览

"列出我的统一目录中的所有目录"
"显示 analytics 目录中的模式"
"analytics.silver 中有哪些表？"
"描述 analytics.silver.customers 的模式"

查询

"运行：SELECT * FROM analytics.silver.customers LIMIT 10"
"显示前5个最贵的商品"
"按类别统计的总收益是多少？"

🔧 技术细节

开发

本地开发（不使用Docker）

需要 Python 3.11+。

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

# 创建包含您的凭证的.env文件
cp .env.example .env
# 使用您的值编辑.env

# 运行服务器
python server.py

项目结构

server.py          # MCP服务器实现（FastMCP + Databricks SDK）
requirements.txt   # Python依赖项（固定到主要版本）
Dockerfile         # Docker镜像定义
install.sh         # Mac/Linux的快速安装程序
install.bat        # Windows的快速安装程序
.env.example       # 环境变量模板