Databricks MCP：连接 Microsoft Copilot

💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Databricks、粘贴凭证、生成 MCP API key，即可完成。无 Docker、无 git clone、无本地服务器。

Databricks + Microsoft Copilot

让你的 AI 使用你的 Databricks 工作区：在 SQL 仓库上运行 SQL，浏览 Unity Catalog 的目录、架构和表，查看集群、仓库、作业和运行记录，读取笔记本，并在你确认后启动或停止计算资源、触发作业。使用个人访问令牌连接。

前提条件

完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:

DATABRICKS_HOST, DATABRICKS_TOKEN

步骤 1 — 获取凭证

1. 打开你的 Databricks 工作区，把地址栏中的主机名复制到 DATABRICKS_HOST，不要带 https://，例如 dbc-a1b2c3d4-e5f6.cloud.databricks.com（AWS）、adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net（Azure）或 1234567890123456.7.gcp.databricks.com（Google Cloud）。
2. 点击右上角的用户名，然后打开 Settings → Developer → Access tokens → Manage → Generate new token。填写备注和有效期，把令牌复制到 DATABRICKS_TOKEN：Databricks 只显示一次。工作区管理员必须允许使用个人访问令牌。
3. 为了最小权限，请为一个 服务主体（service principal） 创建令牌，只授予 AI 需要的权限：数据上的 USE CATALOG、USE SCHEMA 和 SELECT，以及一个 SQL 仓库上的 CAN USE。连接器以令牌所属用户的权限操作。
4. 安装连接器，运行 databricks_get_current_user，查看 AI 以谁的身份操作。

计算资源要花钱，所以 AI 会先问你：Databricks 按 DBU 对计算收费。对已停止的 SQL 仓库发起查询会自动启动它，运行中的仓库或集群在自动停止前一直计费。运行 SQL 之前，AI 会用 databricks_list_warehouses 检查仓库；如果仓库没有运行，它会告诉你查询会启动仓库以及仓库的规模，并等你同意。Serverless 仓库几秒钟就能启动。

在仓库上运行 SQL：databricks_execute_sql 运行一条语句，默认最多返回 200 行（上限 10,000 行）。凡是会更改数据、表或权限的语句（INSERT、UPDATE、DELETE、MERGE、CREATE、ALTER、DROP、GRANT），AI 都会先给你看完整的语句，并等你明确同意；到底允许做什么，由令牌在 Unity Catalog 中的权限决定。耗时较长的语句会在后台继续运行：databricks_get_statement 跟踪进度，databricks_get_statement_chunk 获取更多行。

Unity Catalog：databricks_list_catalogs、databricks_list_schemas、databricks_list_tables 和 databricks_get_table 会显示目录、架构、表、视图及其列，让 AI 用正确的名称编写 SQL。

其他所有更改也会先问你：databricks_start_cluster、databricks_terminate_cluster、databricks_start_warehouse、databricks_stop_warehouse、databricks_run_job、databricks_cancel_job_run 和 databricks_cancel_statement。终止集群或停止仓库会中断其上正在运行的查询和笔记本。这个连接器不会删除任何东西。

作业：databricks_list_jobs 和 databricks_get_job 显示作业、调度、参数和任务；databricks_run_job 立即触发一次运行；databricks_list_job_runs、databricks_get_job_run 和 databricks_get_run_output 显示运行记录、任务状态、错误和笔记本输出（保留 60 天）。

笔记本和文件：databricks_list_workspace 浏览文件夹和笔记本，databricks_export_notebook 返回小型笔记本的源代码，databricks_list_volume_files 列出 Unity Catalog 卷中的文件，databricks_list_dbfs 列出旧版 DBFS 路径。集群的 Spark 配置、环境变量和初始化脚本可能包含机密信息，因此不会返回。

常见错误：401，或 403 Invalid access token：令牌错误、过期或已被撤销，或者 DATABRICKS_HOST 指向了另一个工作区。403 PERMISSION_DENIED：用户缺少某项权限，例如 USE CATALOG、SELECT、仓库上的 CAN USE 或作业上的 CAN MANAGE RUN。404 RESOURCE_DOES_NOT_EXIST：ID 或名称错误，或者工作区没有启用 Unity Catalog。429：请求过多；请稍候重试。

该连接器不会创建、编辑或删除集群、仓库、作业、表或文件，不会上传文件，也不涉及 Delta Live Tables 管道、MLflow、Model Serving、Genie 和 Vector Search。

步骤 2 — 安装 adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

步骤 3 — 在 Microsoft Copilot 中添加连接器

你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现 YOUR_SERVER_ID 的地方都用它替换。

Microsoft Copilot 通过在 Copilot Studio 中构建的智能体使用 MCP 服务器：把 AnythingMCP 作为工具添加到智能体，然后把智能体发布到 Microsoft 365 Copilot 和 Teams。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端通过 Streamable HTTP 连接，AnythingMCP 支持这种方式。

1. 在 Copilot Studio 中打开你的智能体（或新建一个），进入 Tools，选择 Add a tool → New tool → Model Context Protocol。
2. 填写 Server name（例如 AnythingMCP）、说明连接器用途的 Server description，以及 Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。Copilot Studio 根据描述决定何时调用该服务器。
3. 身份验证选择 API key，把 Type 设为 Header，请求头名称填 X-API-Key，然后选择 Create。
4. 在 Add tool 中选择 Create a new connection，粘贴 AnythingMCP 的 MCP API 密钥（MCP Servers → 你的服务器 → API keys），然后选择 Add to agent。
5. 在智能体的 Test 窗格中试一试：提出需要用到 Databricks 的工具的请求。
6. 选择 Publish，然后进入 Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams，保持勾选 Make agent available in Microsoft Copilot，再选择 Add channel。See agent in Teams 会为你安装该智能体；在 Microsoft 365 Copilot 中输入 @ 并选择该智能体。

希望每个用户各自登录？请选择 OAuth 2.0 → Dynamic discovery 代替 API 密钥：每个用户会在智能体首次调用时登录 AnythingMCP。

自托管？请用你实例的公网 HTTPS 地址替换 https://cloud.anythingmcp.com。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端连接，因此 localhost 无法使用。

可用工具

示例提示

• “我们有哪些 SQL 仓库？现在哪些在运行？”
• “给我看 main.sales 里的表，以及 orders 表的列。”
• “上个月按国家统计的收入是多少？用 serverless 仓库，如果需要启动请先告诉我。”
• “昨晚的 nightly_etl 作业成功了吗？如果有任务失败，给我看错误信息。”
• “先告诉我 weekly_report 作业做什么、用哪个集群，然后现在运行它。”

FAQ

这适用于哪个 Copilot？ 适用于工作中的 Microsoft 365 Copilot，通过 Copilot Studio 的智能体实现。面向个人账户的 Microsoft Copilot 应用无法添加自己的 MCP 服务器。

我需要什么？ 一个可以使用 Copilot Studio 的工作账户（许可证或试用版），用于构建智能体。在 Microsoft 365 Copilot 或 Teams 中使用它的人需要拥有该智能体的访问权限：把它共享给他们，或请管理员为整个组织发布。如果你的组织对 Power Platform 连接器设置了数据策略，这些策略同样适用于 MCP 服务器。

智能体不调用工具。 检查请求头名称是否正好是 X-API-Key，密钥是否属于与 URL 相同的 MCP 服务器，并把 Server description 写得具体：Copilot Studio 根据它决定何时调用服务器。每次修改后重新发布智能体；在已打开的对话中输入 "start over" 即可使用新版本。

下一步

• 连接器主页
• 连接到 Claude
• 连接到 ChatGPT
• 连接到 Cursor
• 连接到 Gemini
• 连接到 Meta Muse