Genie AgentをMCP経由で呼び出す

想定していること

AIエージェントからDatabricks上のデータを質問したいとき、Genie AgentをMCPサーバーとして接続できます。
呼び出し元のエージェントは自然言語の質問をツールとしてGenie Agentに渡し、Genie Agentが対象データに対するSQLを生成・実行して回答します。この記事では、特定のGenie AgentをMCP経由で利用する方法を紹介します。

例えば、、、

呼び出し元のAIエージェントは、たとえば次のようなものです。

• Pythonで作るエージェント：OpenAI Agents SDKやLangGraphで作ったエージェントにMCPサーバーを接続する。社内アプリや独自のチャットUIに組み込みたい場合

• マルチエージェントのオーケストレーター：構造化データの質問はGenie Agentへ、文書検索はRAGやナレッジエージェントへ振り分ける

• Claude DesktopやCursorなどのMCP対応クライアント：MCPサーバーを登録し、対話しながらデータに質問する

Genie Agent MCPとは

Genie Agent MCPは、1つのGenie AgentにスコープしたMCPサーバーです。呼び出し元のAIエージェントから見ると、Genie Agentは「自然言語でデータを問い合わせるツール」として利用できます。対象はそのGenie Agentに設定されたテーブルや指示などに限定されます。

大まかな流れは次のとおりです。

1. Unity Catalogのデータを使ってGenie Agentを作成する
2. Genie Agent MCPのURLをMCPクライアントまたはAIエージェントに設定する
3. AIエージェントから自然言語で質問し、Genie Agentの回答を利用する

構成イメージ

呼び出し元のAIエージェントがMCP経由で質問を渡し、Genie Agentが対象データを検索して回答します。

接続方法

1. Genie Agentを準備する

対象データを設定したGenie Agentを作成し、呼び出しに使うユーザーまたはサービスプリンシパルに共有します。必要に応じてGenie Agentへのアクセス権だけでなく、基盤データに対するUnity Catalog権限も確認します。

Genie Agentの具体的な作成手順は以下参照ください。

2. MCPサーバーを有効にする

2026年11月現在、Genie Agent MCPはPublic Previewです。利用前に、ワークスペース管理者が Previews で Managed MCP Servers を有効にします。

3. MCPクライアントに接続情報を設定する

接続先URLは次の形式です。

https://<workspace-hostname>/api/2.0/mcp/genie/<genie_space_id>

<workspace-hostname> と <genie_space_id> を利用するワークスペースの値に置き換えます。Genie Agentのspace IDは、対象エージェントの Settings から確認できます。

MCPクライアント側の設定方法はクライアントによって異なりますが、基本的にはこのURLと認証情報を登録し、利用可能なツールとしてGenie Agentを選べるようにします。

OAuthで接続する場合のscopeは genie です。URLはGenie One用の /api/2.0/mcp/genie ではなく、space IDを含む /api/2.0/mcp/genie/{genie_space_id} を使います。

DatabricksでOAuthを利用する場合は以下を参照ください。

4. エージェントから質問する

接続後、あとは使うだけ。呼び出し元のAIエージェントにGenie Agentへ尋ねる想定質問を渡します。エージェントがGenie Agent MCPのツールを選択すると、Genieが対象データに対するSQLを実行し、その結果を回答に利用します。

Genie Agent MCPを使うメリット

以下私が感じるMCPを使うメリットです。

• 比較的簡単に疎通できる：何よりこれですね。DatabricksがMCPサーバーをホストするため、自分でサーバーを実装・運用する必要はありません。Genie Agent MCPのURLと認証をMCPクライアントに設定し、接続確認から始められます。

• 既存のGenie Agentを再利用できる：テーブル、指示、サンプルなど、Genie Agentに設定したドメイン知識を呼び出し元のエージェント側で作り直さずに利用できます。

• SQL生成を任せられる：呼び出し元は自然言語で質問でき、Genieが対象データに対するSQLを生成・実行して回答します。

• 対象範囲を絞れる：呼び出し先を1つのGenie Agentに指定でき、クエリ時にはUnity Catalogのアクセス権限も適用されます。

Genie One MCPとの違い

名前が似ていますが、Genie Agent MCPとGenie One MCPは用途が異なります。

• Genie Agent MCP：1つのGenie Agentに設定されたデータや指示にスコープして質問する
• Genie One MCP：Genie Ontologyを使い、ワークスペース横断のビジネス質問に利用する

特定のドメイン向けに作り込んだGenie Agentを外部エージェントから呼び出したい場合は、Genie Agent MCPが候補になります。ワークスペース全体を対象にした分析には、Genie One MCPを検討します。

利用時の注意点

公開状況と事前準備

• Genie Agent MCPはPublic Previewです。ワークスペース管理者が Previews で Managed MCP Servers を有効にする必要があります。
• Genie Agentを共有し、呼び出しユーザーまたはサービスプリンシパルに、Genie Agentと基盤データへの必要な権限を付与します。

接続先とネットワーク

• Genie Agent用URLには genie_space_id が必要です。Genie One用の /api/2.0/mcp/genie と混同しないようにします。
• ワークスペースでIPアクセス制限を使っている場合、MCPクライアントからの送信元IPを許可リストに含めます。

権限・ガバナンス

• クエリ時にはUnity Catalogの権限が適用されます。利用権限などを制御したい場合、責任協会が曖昧になって二重管理にならないよう、まずはUnity catalogの権限を確認しましょう。

会話とデータ操作

• Genie Agentは本来の使い方同様、読み取り専用です。Genie Agent MCPからテーブルへ書き込むことはできません。
• Genie APIに会話履歴は引き継がれません。複数ターンの会話をGenie側で継続したいPythonアプリでは、MCPではなくAI Bridgeの利用を検討します。

コスト

• Genie Agentのクエリ実行にはSQLコンピュートの料金が関係します。通常のGenie Agent同様です。利用するコンピュートと課金条件を事前に確認ください。

まとめ

Genie Agent MCPを使うと、特定のGenie AgentをMCP対応のAIエージェントから自然言語で利用できます。接続の要点は、Managed MCP Serversを有効にすること、Genie Agent MCPのURLを設定すること、利用者に必要なアクセス権を付与することです。