Unity Catalog と Mosaic AI の統合で実現！ マネージド MCP サーバーの提供開始

ここ数ヶ月で、Model Context Protocol（MCP） は業界全体で急速に注目を集め、LLM（大規模言語モデル）にツールを組み合わせるための標準として広く受け入れられ始めています。これは、LLMがより自然なかたちでアクションを実行するために必要な文脈（コンテキスト）を与える、重要な一歩です。

しかし多くの企業が、ガバナンス、セキュリティ、データの発見性を損なうことなく、どうやって MCP を活用できるか に頭を悩ませています。
認証・認可、アクセス制御、情報のコントロールなど、解決すべき課題は山積みです。

Databricks では、このたび MCP に対応し、Unity Catalog と Mosaic AI の力を統合することで、

• MCP：エージェントによるアクション実行

• Mosaic AI：エージェントの構築と評価

• Unity Catalog：ガバナンスとデータ発見性
  をすべて満たす環境をご提供できるようになりました。

これにより、セキュリティとガバナンスを確保しながら、エージェントにデータインテリジェンスを与えることが可能になります。

面倒な MCP の運用は Databricks にお任せください

今回のリリースでは、MCP の難しい部分を Databricks が肩代わりします。

• マネージドサーバーが「ユーザー代理認証（on-behalf-of auth）」に対応し、Unity Catalog の既存のガバナンスルールをそのまま適用

• Databricks Apps は OAuth に標準対応 しており、ホスティングも簡単

• Playground は安全なプロトタイピング環境としてすぐに試せる

Databricks のマネージドサーバーで、セキュアなデータアクセスを実現

最初のリリースでは、Databricks のマネージドサーバーを使って Genie、Vector Search、UC Functions 経由で安全にデータへアクセスできるようになります。
これらの MCP サーバーはエンタープライズ向けのセキュリティ設計がされており、ユーザーの権限を自動的に尊重します。つまり、Unity Catalog 上で一元的にガバナンスを維持しながら MCP を活用できるため、別途管理ポイントを増やす必要がありません。

たとえば、通信会社のカスタマーサポート担当者を支援する AIエージェント を作る場合を考えてみましょう。
Unity Catalog にある 構造化データと非構造化データ を活用して、より賢いエージェントを構築できます。

• Genie：アカウント情報や料金プランなどの 構造化データ にアクセス

• Vector Search：サポート記事やナレッジベースなどの 非構造化データ にアクセス

• UC Functions：請求に関する質問に対応する 決定論的な関数 を構築可能

このように、マネージド MCP サーバーにより、セキュリティを担保しながらインテリジェントなエージェント構築が加速します。

これらのサーバーは Databricks がマネージドで提供しており、保守や運用は一切不要です。MCP 標準が進化していく中で、Databricks 側で随時アップデートが行われるため、常に最新の機能をご利用いただけます。
そのため、お客様は本当に注力すべき業務に集中することができます。

Databricks Apps で、独自の MCP サーバーを安全にホスト

先ほどの通信業界向けのサポートエージェントをさらに発展させてみましょう。たとえば、現在の障害情報を取得・報告できる社内APIを保有しているとします。しかし、これらの情報は社内インフラに閉じており、AIエージェントから活用する明確な手段がありません。

そこで活躍するのが Databricks Apps です。
OAuth に標準対応しており、Git ベースの簡単なデプロイ、アクセス権やガバナンスの管理も組み込まれているため、レガシーなサービスやAPIを数分で MCP サーバーに変換できます。

さらに Databricks Apps は サーバーレスインフラ上で動作するため、エージェントの利用が拡大してもスケーラビリティを心配する必要はありません。Databricks Apps を使えば、既存の社内リソースを活かした AI エージェント構築が、より簡単かつ安全に実現できます。

使いやすいMCPサーバーテンプレートをMarketplaceから今すぐ始めてみてください。

Agent Bricks や AI Playground を使って、MCP ベースのエージェントを構築・デプロイ

atabricks では、MCP を活用した エージェントの構築とデプロイも簡単に行えます。

たとえば Agent Bricks では、Multi-Agent Supervisor が Databricks Apps 上で構築した MCP サーバーをサポートしており、ボタン一つで社内サービスとエージェントを接続できます。

また、AI Playground を使えば、MCP を活用したエージェントのプロトタイプを コードなしで試作できます。
MCP サーバーとエージェントロジックの両方を事前にテストできるので、実装前に安心して検証できます。

「Tools（ツール）」ドロップダウンから、MCP 対応の LLM に対して

• Databricks のマネージドサーバー

• 自作の MCP サーバー（Databricks Apps 経由）
  のどちらもすぐに試せます。

Databricksを使用してエージェントをデプロイすると、MLflowとエージェント評価を使用してどのツールがどのように使用されているかを簡単に確認できます。これにより、エージェントロジックまたはツールロジックをユースケースのニーズに合わせて調整し、エージェントがどのように動作しているかを完全に把握することができます：

今後の展望

今回のリリースには私たちも大きな期待を寄せていますが、これはまだ始まりに過ぎません。
今後は、DBSQL など他の Databricks リソースに対するマネージドサーバーの対応範囲を拡大していく予定です。

また、他社や外部サービスが提供する MCP サーバーも、カタログ上で管理・検索・ガバナンスできる仕組みを構築していく計画です。
これにより、現在 Unity Catalog 上で行っているデータ管理と同じ場所で、MCP サーバーも一元管理できるようになります。

無料トライアル

Databricks管理のMCPサーバーは現在ベータ版です。 詳細を学ぶために私たちのドキュメントをご確認ください。接続方法や、Databricks Appsで自分のMCPサーバーをホストする方法について学べます。