Ankündigung von verwalteten MCP-Servern mit Unity Catalog und Mosaic AI-Integration

Das Model Context Protocol (MCP) hat in den letzten Monaten mit Begeisterung in der gesamten Branche als Standard für die Ausstattung von LLMs mit Tools an Bedeutung gewonnen. Dies ist ein wichtiger Schritt nach vorn, da es LLMs den Kontext liefert, den sie benötigen, um auf natürlichere Weise Aktionen auszuführen. Unternehmen versuchen jedoch überall herauszufinden, wie sie es nutzen können, ohne Governance, Sicherheit und Auffindbarkeit zu opfern. Sie müssen Ihre Daten sicher aufbewahren und gleichzeitig Agenten mit Kontext über Ihr Unternehmen ausstatten: Fragen zur Authentifizierung und Autorisierung, zum Zugriff und zur Kontrolle wirbeln umher.

Wir freuen uns, MCP zu nutzen und es mit der Leistung von Unity Catalog und Mosaic AI zu kombinieren. Dies bietet Ihnen das Beste aus allen Welten: MCP für Ihre Agenten zur Ausführung von Aktionen, Mosaic AI zum Erstellen und Bewerten von Agenten und Unity Catalog für Governance und Discovery. Jetzt können Sie Ihre Agenten mit Datenintelligenz ausstatten, auf eine Weise, die die Sicherheit und Governance Ihres Unternehmens respektiert.

Mit dieser Einführung kümmern wir uns um die schwierigen Teile von MCP für Sie: Unsere verwalteten Server unterstützen Out-of-the-Box die „On-Behalf-of“-Benutzerauthentifizierung und respektieren die Governance, die Sie bereits in Unity Catalog eingerichtet haben. Wir unterstützen auch OAuth als Standard in Databricks Apps für einfaches Hosting, und Playground ist eine sichere Umgebung zum schnellen Prototyping.

Nutzen Sie die verwalteten Server von Databricks für sicheren Datenzugriff

Unsere erste Reihe von verwalteten Servern ermöglicht Ihnen den sicheren Zugriff auf Daten in Databricks mit Genie, Vector Search und UC Functions. Unsere verwalteten MCP-Server wurden mit Blick auf Enterprise-Grade-Sicherheit entwickelt und respektieren automatisch die Berechtigungen eines Benutzers. Das bedeutet, dass Sie alle Ihre Daten weiterhin in Unity Catalog verwalten können und MCP nutzen können, ohne einen weiteren Ort verwalten und steuern zu müssen. 

Stellen Sie sich vor, Sie erstellen einen Kundensupport-Agenten, der Support-Mitarbeiter in Ihrem Telekommunikationsunternehmen unterstützt. Sie können strukturierte und unstrukturierte Daten aus Unity Catalog nutzen, um Ihren Agenten intelligenter zu machen:

1. Genie ermöglicht Ihnen den Zugriff auf Ihre strukturierten Daten, wie z. B. Konto- und Tarifinformationen
2. Vector Search ermöglicht Ihnen den Zugriff auf Ihre unstrukturierten Daten, wie z. B. Support- und Wissensdatenbankartikel
3. UC Functions ermöglichen Ihnen das Erstellen deterministischer Funktionen zur Beantwortung von Fragen zur Abrechnung

Diese Server werden außerdem für Sie verwaltet, ohne dass Wartung oder Instandhaltung erforderlich sind. Da sich der MCP-Standard weiterentwickelt, werden wir diese aktualisieren, um die neuesten und besten Funktionen zu unterstützen. So können Sie sich auf das konzentrieren, was für Ihr Unternehmen wichtig ist.

Hosten Sie Ihren eigenen MCP-Server sicher mit Databricks Apps

Bauen wir auf unserem Telekommunikations-Support-Agenten auf: Wir haben einige interne APIs, die uns über aktuelle Ausfälle informieren und neue melden. All diese Informationen sind jedoch in unserer Infrastruktur gefangen, ohne klare Möglichkeit, sie für unseren Agenten zugänglich zu machen.

Hier hilft Databricks Apps, Ihren Agenten zum Leben zu erwecken: Mit Out-of-the-Box-OAuth-Unterstützung, einfacher, Git-basierter Bereitstellung sowie integrierten Berechtigungen und Governance können Sie Ihre Legacy-Dienste und APIs in nur wenigen Minuten in MCP-Server umwandeln. Databricks Apps basieren direkt auf unserer Serverless-Infrastruktur, was bedeutet, dass Sie sich keine Gedanken über die Skalierbarkeit machen müssen, wenn Ihr Agent mehr genutzt wird.

Probieren Sie unsere einfach zu bedienende MCP-Server-Vorlage vom Marketplace aus, um noch heute loszulegen.

Agenten mit MCP über Agent Bricks oder AI Playground erstellen und bereitstellen

Databricks macht es dann einfach, MCP für die Erstellung und Bereitstellung von Agenten zu nutzen. In Agent Bricks unterstützt der Supervisor Agent die MCP-Server, die Sie in Databricks Apps erstellt haben, sodass Sie Ihren Agenten mit nur einem Klick mit Ihren internen Diensten verbinden können. 

Sie können auch unsere AI Playground verwenden, um Agenten mit MCP zu prototypisieren, sodass Sie sowohl MCP-Server als auch Agent-Logik testen können, bevor Sie Code schreiben. Verwenden Sie einfach das Dropdown-Menü „Tools“ mit einem beliebigen LLM, das Tools unterstützt, um unsere verwalteten Server oder Ihre benutzerdefinierten Server über Databricks Apps auszuprobieren.

Durch die Bereitstellung Ihrer Agenten mit Databricks können Sie mit MLflow und Agent Evaluation leicht erkennen, welche Tools wie verwendet werden. Dies hilft Ihnen, Ihre Agenten-Logik oder Tool-Logik an die Bedürfnisse Ihres Anwendungsfalls anzupassen, und gibt Ihnen vollständige Transparenz darüber, wie Ihr Agent funktioniert:

Zukünftige Erweiterung

Wir sind wirklich begeistert von dem, was wir auf den Markt bringen, und wir fangen gerade erst an. In Zukunft werden wir die Unterstützung für andere Arten von Databricks-Ressourcen mit verwalteten Servern, wie z. B. DBSQL, erweitern. Wir planen auch, die Katalogunterstützung für die Verwaltung, Erkundung und Governance von MCP-Servern zu erweitern, die von anderen Unternehmen und Diensten angeboten werden, sodass Sie dort zentralisieren können, wo Sie es heute tun.

Erste Schritte

Die verwalteten MCP-Server von Databricks sind jetzt in der Beta-Version verfügbar. Besuchen Sie unsere Dokumentation, um mehr zu erfahren darüber, wie Sie sich mit ihnen verbinden oder Ihren eigenen MCP-Server in Databricks Apps hosten.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag