Bringen Sie Databricks mit der Power des AI Dev Kits in die Kiro-IDE

Warum das wichtig ist

Die KI-gestützte Entwicklung funktioniert nicht mehr, sobald der Assistent Spaltennamen, Tabellenlayouts oder die für Sie lesbaren Kataloge erraten muss. Die Lösung ist Grounding: Verbinden Sie den Assistenten über das Model Context Protocol (MCP) mit Live-Workspace-Metadaten. So nutzt das geschriebene SQL die tatsächlich vorhandenen Spalten, dbt-Modelle verknüpfen echte Tabellen und jede Abfrage übernimmt die bereits in Unity Catalog definierten Berechtigungen. Nichts verlässt die Plattform. Die KI sieht nur das, was Sie auch sehen können.

Zwei Meilensteine machen dies jetzt in der Kiro IDE praxistauglich:

Erstens hat das Databricks AI Dev Kit in PR #511 die Kiro-Unterstützung upstream hinzugefügt. Der vereinheitlichte Installer behandelt kiro als erstklassiges Ziel neben claude, cursor, copilot, codex und gemini. Ein einziger Befehl, und Kiro übernimmt das vollständige Toolkit unter ~/.kiro/skills/ und ~/.kiro/settings/mcp.json.

Zweitens wurde das Databricks AI Dev Kit Power im Kiro-Powers-Katalog in PR #129 veröffentlicht. Öffnen Sie das Powers-Panel, klicken Sie auf „Try“ (Ausprobieren), und das Power führt das gesamte Onboarding aus: Installer, MCP-Anbindung, Authentifizierungserkennung und das Laden von Skills.

Zusammen mit den vier von Databricks verwalteten Remote-MCP-Servern, die bereits in der Plattform enthalten sind, haben Sie zwei Möglichkeiten, Kiro mit Databricks zu verbinden. Beide führen zum selben Ergebnis: Entwickler können Analysen, Pipelines und Agenten-Workflows schneller bereitstellen, wenn der Assistent echte Workspace-Berechtigungen übernimmt, anstatt Schemata, Spalten und Berechtigungen zu erraten.

Warum Databricks für die KI-gestützte Entwicklung

Die beiden oben genannten Meilensteine machen Kiro × Databricks praxistauglich. Der Grund, warum das so wichtig ist, liegt in der zugrunde liegenden Basis. Drei Dinge machen Databricks zur bevorzugten Plattform für die KI-gestützte Entwicklung, unabhängig davon, welchen Weg Sie wählen.

Unity Catalog ist die einzige Governance-Ebene, die KI auf Datenebene verankert. Jeder MCP-Aufruf – Pfad A oder Pfad B – übernimmt zeilen-, spalten- und tagbasierte Berechtigungen. Der Assistent hat keine privilegierte Sicht auf Ihre Daten; er sieht genau das, was Sie sehen können. Es gibt keine separate Zugriffskontrollebene, die verwaltet werden muss, und kein Risiko, dass die KI Abfragen für Tabellen schreibt, von deren Existenz sie gar nichts wissen sollte.

Eine Datenkopie, ein Satz von Definitionen. Da Databricks ein Lakehouse ist, ist die Tabelle, die der Assistent über databricks-sql abfragt, dieselbe Tabelle, in die Ihr dbt-Modell schreibt, dieselbe Tabelle, die Ihr Genie-Space bereitstellt, und dieselbe Tabelle, aus der Ihr AI/BI-Dashboard liest. Es gibt keine Synchronisierung zwischen Warehouse und Lake, die fehlschlagen könnte, und keine separate semantische Ebene, die synchron gehalten werden muss. Wenn sich der Assistent auf samples.tpch.lineitem bezieht, nutzt er dieselbe Definition wie jedes andere Tool.

Der gesamte KI-Stack ist integriert und nicht nur nachträglich aufgesetzt. Mosaic AI Gateway leitet Modellaufrufe weiter. Agent Bricks orchestriert Multi-Agenten-Workflows. MLflow verfolgt Experimente und Evaluierungen. Vector Search ermöglicht die semantische Suche. Lakebase verwaltet den Transaktionsstatus. All dies wird in der Power-Erweiterung auf derselben UC bereitgestellt. Sie müssen nicht fünf verschiedene Produkte zusammenflicken, sondern nutzen eine einzige Plattform.

Es gibt noch einen vierten wichtigen Punkt: Die Power-Erweiterung selbst wurde von Databricks entwickelt. Keine andere Datenplattform bietet eine One-Click-IDE-Power-Erweiterung für Kiro, Cursor, Claude, Copilot, Codex und Gemini. Die MCP-Ebene ist offen, das Protokoll ist offen, die Integration ist offen – aber die Benutzeroberfläche, die alles umschließt, wurde von Databricks speziell für die Arbeitsweise unserer Kunden entwickelt.

Die beiden Pfade im Überblick

Integrationsarchitektur im Überblick

Beide Pfade nutzen dasselbe Backend: Unity Catalog-Erzwingung und Databricks-Workspace-Identität. Sie unterscheiden sich im Funktionsumfang und im Authentifizierungsmodell.

Pfad A: Verbindung zu den vier verwalteten MCP-Servern herstellen

Dies ist die einfachste Einrichtung. Eine mcp.json-Datei, ein Databricks Personal Access Token und eine Bearbeitung des Shell-Profils. In weniger als 10 Minuten kommuniziert Kiro mit Genie, SQL, Unity Catalog-Funktionen und Vector Search.

Voraussetzungen

• Ein Databricks-Workspace auf AWS mit aktiviertem Unity Catalog.
• Ein Databricks Personal Access Token (PAT) oder OAuth-Token, das für die geplanten MCP-Server freigegeben ist (sql, unity-catalog, genie, vector-search). Ungenutzte PATs werden nach 90 Tagen automatisch widerrufen.
• Kiro muss mindestens einmal installiert und gestartet worden sein, damit ~/.kiro/ existiert.
• Ihr Workspace-Hostname im Format <workspace>.cloud.databricks.com.

Ein Databricks-PAT generieren

Gehen Sie im Databricks-Workspace zu „Settings“ (Einstellungen), „Developer“ (Entwickler), „Access tokens“ (Zugriffstoken), „Manage“ (Verwalten) und „Generate new token“ (Neues Token generieren). Legen Sie ein Ablaufdatum fest, das den Richtlinien Ihres Teams entspricht. Wählen Sie nur die benötigten API-Berechtigungen aus – das Prinzip der minimalen Rechtevergabe ist sicherer als die Bequemlichkeit von „Alles auswählen“. Kopieren Sie das Token sofort. Databricks zeigt es nicht noch einmal an.

Wo Kiro die MCP-Konfiguration speichert

Kiro liest die MCP-Konfiguration aus JSON-Dateien in zwei Bereichen; der Workspace-Bereich überschreibt den Benutzer-Bereich.

• Benutzer-Bereich: ~/.kiro/settings/mcp.json gilt für jeden Workspace.
• Workspace-Bereich: $PWD/.kiro/settings/mcp.json gilt nur für den aktuellen Workspace und überschreibt den Eintrag im Benutzer-Bereich mit demselben Schlüssel.

One-Click-Installation aus dem Kiro-Server-Verzeichnis

Öffnen Sie kiro.dev/docs/mcp/servers/, suchen Sie die Zeile für Databricks und klicken Sie auf „Add to Kiro“ (Zu Kiro hinzufügen). Der Browser startet Kiro und öffnet einen Bestätigungsdialog mit einer vorausgefüllten Konfiguration. Bestätigen Sie, um den Eintrag databricks-sql in ~/.kiro/settings/mcp.json zu schreiben. Der Eintrag verweist auf zwei Umgebungsvariablen, die noch nicht existieren; diese richten wir als Nächstes ein.

Den Eintrag „databricks-sql“ überprüfen (oder hinzufügen)

Umgebungsvariablen festlegen

Im Shell-Profil, das Kiro startet (normalerweise ~/.zshrc unter macOS):

Laden Sie das Profil neu (source ~/.zshrc), bevor Sie Kiro starten. Beenden Sie Kiro vollständig (Cmd+Q unter macOS) und öffnen Sie es erneut. „Reload Window“ (Fenster neu laden) liest die Umgebungsvariablen nicht neu ein; dies geschieht nur bei einem Neustart des Prozesses.

Genie, UC-Funktionen und Vector Search hinzufügen

Alle vier von Databricks verwalteten Server verbinden sich als Remote-HTTP-MCP. Der Initialisierungs-Handshake ist selbst mit einer Platzhalter-URL erfolgreich; der Server validiert die Ressource erst, wenn ein Tool aufgerufen wird. Ein Zustand, in dem die Verbindung zwar steht, aber fehlerhaft ist (wobei tools/call RESOURCE_DOES_NOT_EXIST oder PERMISSION_DENIED zurückgibt), ist die häufigste Fehlerursache. Führen Sie zuerst diese Vorabprüfungen durch:

• Genie: Bestätigen Sie, dass ein Genie-Space existiert und Sie ihn öffnen können. Die Space-ID wird in der URL angezeigt.
• UC-Funktionen: Bestätigen Sie, dass die Funktion existiert und Sie über EXECUTE verfügen. Listen Sie Funktionen mit 
  SELECT * FROM system.information_schema.routines WHERE routine_type = 'FUNCTION' auf.
• Vector Search: Bestätigen Sie, dass ein Endpunkt mit mindestens einem zugänglichen Index unter „Catalog“, „Vector Search“ existiert.
• PAT-Bereich: Ein PAT mit Workspace-Bereich kann immer noch PERMISSION_DENIED auf Genie-Spaces oder Vektorindizes aufrufen, wenn dem Benutzer die Berechtigung „Can View“ für die spezifische Ressource fehlt. Genie-Spaces werden einzeln freigegeben.

Fügen Sie die zusätzlichen Umgebungsvariablen (DATABRICKS_GENIE_MCP_URL, DATABRICKS_UC_FUNCTIONS_MCP_URL, DATABRICKS_VECTOR_SEARCH_MCP_URL) hinzu und aktualisieren Sie mcp.json auf die vollständige Konfiguration:

URL-Formate nach Server:

Beenden Sie Kiro und starten Sie es erneut. Öffnen Sie den Bereich „MCP SERVERS“ im Kiro-Panel; die vier Einträge für databricks-* werden mit grünen Statusanzeigen angezeigt. Klicken Sie bei roten Anzeigen auf „Erneut verbinden“ und führen Sie die Vorabprüfung (Pre-Flight) erneut durch. Versuchen Sie eine risikoarme erste Abfrage im Chat-Panel: „List the catalogs I have access to.“

Pfad B: Installieren Sie das Databricks AI Dev Kit Power

Die vier verwalteten Server decken SQL, semantische Suche und Analysen in natürlicher Sprache ab, was für viele Entwickler ausreicht. Wenn Ihr Workflow Pipelines, Jobs, Model Serving, Lakebase, Asset Bundles, Mosaic AI, Agent Bricks, AI/BI-Dashboards, MLflow oder Databricks Apps umfasst, führt das Setup mit vier Servern dazu, dass Sie den ganzen Tag Daten hin- und herkopieren und in die Workspace-Benutzeroberfläche einfügen müssen.

Das Databricks AI Dev Kit Power löst dieses Problem. Eine einzige Installation. Alle wichtigen Tools und Skills, vier Authentifizierungsoptionen, alle bei Bedarf ladbar.

Was Sie erhalten

Mit einem Klick installieren

Öffnen Sie in Kiro das Powers-Panel, suchen Sie nach databricks und klicken Sie auf „Try“. Das Power-Modul führt das offizielle Installationsprogramm für das Databricks AI Dev Kit im nicht-interaktiven Kiro-Modus aus:

Das Installationsprogramm lädt den MCP-Server herunter, erstellt eine virtuelle uv-Umgebung und zieht die Expert-Skill-Bibliothek in ~/.kiro/skills/. Das Power-Modul kopiert die Skills in sein eigenes steering/-Verzeichnis, sodass sie je nach anstehender Aufgabe bei Bedarf geladen werden. Im Power-Modul selbst sind keine Inhalte gebündelt. Alles wird aus Upstream-Quellen abgerufen, sodass die Skills immer aktuell bleiben. 

Die vier Authentifizierungsoptionen

Der Onboarding-Prozess des Power-Moduls erkennt vorhandene Anmeldeinformationen und führt Sie durch die richtige Auswahl. Alle vier Optionen sind inline dokumentiert:

Die mcp.json des Power-Moduls wird mit disabled: true ausgeliefert, bis Sie eine Option auswählen. Es wird keine Verbindung hergestellt, bevor Sie Ihre Anmeldeinformationen nicht explizit ausgewählt und konfiguriert haben. Die Erkennung von Anmeldeinformationen verhält sich neutral. Wenn mehrere Anmeldeinformationen erkannt werden, werden alle vier Optionen der Reihe nach angezeigt, ohne Standardeinstellung und ohne stillschweigende Wiederverwendung.

Installation überprüfen

Starten Sie Kiro neu, öffnen Sie das Panel „MCP SERVERS“ und bestätigen Sie, dass der Eintrag databricks verbunden ist (grün). Fragen Sie den Chat: „Get my current Databricks user.“ Dieser einzelne Aufruf testet die Authentifizierung, die Auflösung von Umgebungsvariablen und die Serveraktivierung. Wenn er funktioniert, ist die gesamte Kette intakt.

So wählen Sie zwischen den beiden Pfaden

Ein einfacher Entscheidungsbaum:

1. Sie möchten nur SQL ausführen, über Genie Fragen in natürlicher Sprache zu governed Datensätzen stellen und Vektorindizes durchsuchen? Verwenden Sie Pfad A. Die vier verwalteten Server tun genau das, und die Einrichtung dauert nur 10 Minuten.
2. Pipelines erstellen, Jobs verwalten, Asset Bundles bereitstellen, mit Lakebase arbeiten, Databricks Apps entwickeln oder Mosaic AI / Agent Bricks aufrufen? Nutzen Sie Pfad B. Das gesamte Toolkit ist zu umfangreich, um es als einzelne Remote-MCP-Server anzubinden.
3. Hybrid? Nutzen Sie einfach beide. Pfad A und Pfad B stehen sich nicht im Weg. Das Power-Modul schreibt seinen eigenen mcpServers.databricks-Eintrag, während die vier Server von Pfad A (databricks-genie, databricks-sql, databricks-uc-functions, databricks-vector-search) separate Schlüssel sind. Kiro zeigt sie alle im MCP-Panel an.

Für Entwickler, die täglich in Kiro an Databricks-Workloads arbeiten möchten, ist Pfad B langfristig die bessere Lösung. Pfad A ist die richtige Wahl, wenn Sie nur 10 Minuten Zeit haben und mit einem SQL-Warehouse chatten möchten.

Aus der Sicht des Entwicklers

Beide Pfade wirken unterschiedlich, je nachdem, wer die IDE nutzt. Vier Personas, vier Schwachstellen, vier Antworten.

Der Analytics Engineer. Sie verbringen den halben Tag damit, Tabellen abzufragen, die Sie noch nie gesehen haben, und die andere Hälfte mit Copy-Paste zwischen Ihrem Editor und der Workspace-Benutzeroberfläche. Pfad A löst dies in 10 Minuten. Die Genie- und SQL-Server stützen jede Abfrage auf echte Schema-Metadaten; der Assistent schreibt Code basierend auf Ihren tatsächlichen Spalten, nicht auf Vermutungen; und jedes Ergebnis übernimmt Ihre Unity Catalog-Berechtigungen. Das ständige Wechseln zwischen den Tabs hat ein Ende.

Der Data Engineer. Ihr Alltag besteht aus Pipelines, Jobs, Asset Bundles und den umgebungsübergreifenden Bereitstellungen, die damit einhergehen. Das manuelle Erstellen der databricks.yml und das Ausführen von databricks bundle deploy in einer Terminal-Seitenleiste ist der langsame Weg. Pfad B ist der schnelle Weg. Die Fähigkeiten des Power-Moduls für Pipelines, Jobs und Asset Bundles erstellen, validieren und stellen IaC direkt aus einer einzigen Konversation bereit. Spark Declarative Pipelines, CDC, SCD Typ 2, Auto Loader – alles generiert auf Basis Ihrer tatsächlichen UC-Tabellen und bereit für den Commit.

Der AI- / Agent-Entwickler. Sie verknüpfen Modellaufrufe, Evaluierung, Governance und Agenten-Orchestrierung über drei oder vier Tools hinweg, die sich nicht ganz einig über das Schema sind. Pfad B deckt die gesamte Databricks AI-Landschaft ab – Mosaic AI Gateway für Routing und Fallbacks, Agent Bricks für Multi-Agenten-Supervisoren und Wissensassistenten, MLflow für die Evaluierung, Vector Search für das Retrieval – alles durchgängig von UC verwaltet. Ihr Agent übernimmt dieselben Berechtigungen wie sein Aufrufer, und Ihre Evaluierungs-Traces landen im selben Workspace wie Ihre Trainingsläufe.

Der Platform Builder. Sie verwalten Databricks-Ressourcen als Code, stellen sie in Dev/Stage/Prod bereit und beantworten wöchentlich die Frage: „Gibt es Abweichungen?“. Die Asset Bundles-Fähigkeit von Pfad B in Kombination mit den Unity Catalog-Verwaltungsfunktionen generiert das vollständige Bundle, validiert es mit dem tatsächlichen Zustand Ihres Workspace und deckt Abweichungen auf, bevor sie Probleme verursachen. Sie müssen nicht mehr ein YAML-Set manuell und ein anderes in einem Dokument pflegen.

Ein Workflow, den Sie noch heute nutzen können

Unabhängig davon, welchen Pfad Sie gewählt haben: Diese Übung verankert den Assistenten mithilfe des samples.tpch-Katalogs, der in jedem Databricks-Workspace verfügbar ist, in echten Workspace-Metadaten.

Sie fragen: „Welche Spalten und Typen hat samples.tpch.lineitem und wie sieht die Datenverteilung nach l_shipdate-Jahr aus?“

Kiro liefert das tatsächliche Schema und ein Histogramm aus einer einzigen, per MCP ausgeführten Abfrage. Echte Spaltennamen, echte Verteilung, keine Halluzinationen.

Sie fragen: „Entwirf ein dbt-Modell, das lineitem mit orders verknüpft und den Umsatz nach Land pro Quartal aggregiert.“

Kiro erstellt SQL-Code mit den tatsächlichen Spaltennamen (l_extendedprice, l_discount, o_orderdate) statt auf Vermutungen zu basieren. Da das Schema zuerst abgefragt wurde, kennt Kiro die genauen Typen und die Granularität.

Sie fragen: „Führe meine neue Aggregation für samples.tpch aus und vergleiche die Zeilenanzahl mit dem Snapshot der letzten Woche in poc.gold.revenue_by_nation_qtr.“

Kiro führt beide Abfragen aus und zeigt die Unterschiede an. Wenn eine Zahl nicht stimmt, ruft „Zeige mir die Lineage für gold.revenue_by_nation_qtr“ die vorgelagerten Tabellen aus system.access.table_lineage ab. Nach der Überprüfung generiert Kiro die Databricks-Job-JSON für das Modell und listet auf, welche Kataloge und Schemata betroffen sind.

Auf Pfad B lässt sich derselbe Workflow auf „Generiere das Asset Bundle für diesen Job und stelle es im Staging bereit“, „Erstelle ein AI/BI-Dashboard auf Basis dieser Aggregation“ oder „Binde dies in einen Mosaic AI Gateway-Endpunkt mit einem Fallback-Modell ein“ erweitern – und das alles, ohne die IDE zu verlassen. 

Best Practices, unabhängig vom Pfad

• Authentifizierung nach dem Prinzip der minimalen Rechtevergabe (Least-Privilege). Generieren Sie ein separates PAT pro Workstation und Bereichs-Set. Bevorzugen Sie auf Pfad B für die interaktive Nutzung OAuth U2M gegenüber PATs.
• Anmeldedaten niemals committen. Speichern Sie DATABRICKS_ACCESS_TOKEN in Ihrem Shell-Profil oder einem Secrets Manager. Fügen Sie es niemals in mcp.json ein, das in die Versionsverwaltung eingecheckt ist.
• Bereich pro Projekt festlegen. Behalten Sie Genie-Space-IDs und Vector Search-Indexpfade in $PWD/.kiro/settings/mcp.json, sodass jedes Projekt seine eigenen Ressourcenbindungen hat.
• Vertrauen Sie auf UC-Berechtigungen. Alle Pfade erzwingen Unity Catalog-Berechtigungen auf Zeilen-, Spalten- und Tag-Ebene. Die KI übernimmt bei jedem Aufruf Ihre effektiven Berechtigungen. Es muss keine separate Zugriffskontrollschicht verwaltet werden.
• Neustarten statt neu laden. Kiro liest Umgebungsvariablen einmalig beim Prozessstart. Schließen Sie Kiro nach dem Bearbeiten Ihres Shell-Profils oder dem Hinzufügen einer Authentifizierung vollständig (Cmd+Q unter macOS) und öffnen Sie es erneut.

Fehlerbehebung

„Server nicht gefunden“ oder roter Status bei einem MCP-Eintrag.

Pfad A: Überprüfen Sie echo $DATABRICKS_SQL_MCP_URL in der Shell, die Kiro gestartet hat. Ein leerer Wert bedeutet, dass Kiro die URL nicht auflösen kann. Vergewissern Sie sich, dass die Workspace-weite mcp.json-Konfiguration Ihre benutzerweite Konfiguration nicht überschreibt. Überprüfen Sie unter „Settings“ > „Developer“ > „Access tokens“, ob das PAT noch gültig ist.

Pfad B: Starten Sie den Ablauf zur Erkennung von Anmeldedaten aus dem Onboarding des Power-Moduls erneut. Wenn der MCP-Server Invalid access token oder 401 zurückgibt, pausiert der integrierte 401-Wiederherstellungs-Hook des Power-Moduls die Tool-Aufrufe und zeigt die Authentifizierungsoptionen erneut an.

Mit MCP verbunden, aber Tool-Aufrufe geben RESOURCE_DOES_NOT_EXIST oder PERMISSION_DENIED zurück.

Der häufigste Fehler bei Pfad A. Der Initialisierungs-Handshake ist mit einer Platzhalter-URL erfolgreich, da der Server die Ressourcenvalidierung bis zum Aufruf aufschiebt. Führen Sie die Vorabprüfungen für den spezifischen Server erneut aus (Genie-Space existiert und ist für Sie freigegeben, Funktion existiert und Sie verfügen über EXECUTE, Vektorindex existiert und Sie verfügen über die Berechtigung „Can View“).

Try it today. Das Databricks AI Dev Kit Power ist der schnellste Weg, um die gesamte Plattform – Pipelines, Jobs, Lakebase, Mosaic AI, Agent Bricks und alles andere, was oben aufgeführt ist – direkt in Kiro zu nutzen. Installieren Sie es direkt aus dem Kiro Powers-Katalog unter github.com/kirodotdev/powers oder besuchen Sie github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit, um das zugrunde liegende Toolkit für Kiro oder eine andere unterstützte IDE (Claude, Cursor, Copilot, Codex, Gemini) zu installieren. Für die vier von Databricks verwalteten MCP-Server finden Sie die Ein-Klick-Installation unter kiro.dev/docs/mcp/servers/.

Haben Sie Feedback oder sind Sie auf ein Problem gestoßen? Erstellen Sie ein Issue – für das Power-Setup oder die Paketierung unter kirodotdev/powers; für den Installer, den MCP-Server oder die Skills unter databricks-solutions/ai-dev-kit. Wir lesen jedes einzelne.

Die hier geteilten Meinungen und Ideen sind unsere eigenen und stellen keine offizielle Richtlinie von Databricks dar.

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