CursorにおけるDatabricks MCPサーバーの活用

Cursor良いですよね。そして、MCP(Model Context Protocol)も気になっています。

AI界のUSB-Cとな。

しかし、気になっているだけでは理解が進まないので実際に動かしてみようと思いネットを検索したら、すでにDatabricks MCPサーバーがいくつか公開されていました。

2つ目の方をCursorから使えるようにしてみます。

事前準備

アクセスするDatabricksワークスペースの以下の情報を収集しておきます。

• Databricksワークスペースのホスト名
• パーソナルアクセストークン
• SQLウェアハウスのID

MCPサーバーの設定

uvがない場合はインストールします。

# MacOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

git clone https://github.com/RafaelCartenet/mcp-databricks-server.git
cd mcp-databricks-server
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

Cursorの設定

touch ~/.cursor/mcp.json

Cursorのメニューの設定 > Cursorの設定 > MCPで + Add new global MCP server をクリックして、以下のように設定します。私の場合は、/Users/takaaki.yayoi/Workspace/databricks_mcp/mcp-databricks-serverに上のMCPサーバーを構成しています。

{
    "mcpServers": {
        "databricks": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/Users/takaaki.yayoi/Workspace/databricks_mcp/mcp-databricks-server",
                "run",
                "main.py"
            ],
            "env": {
                "DATABRICKS_HOST": "https://<Databricksワークスペースのホスト名>.cloud.databricks.com",
                "DATABRICKS_TOKEN": "<パーソナルアクセストークン>",
                "DATABRICKS_SQL_WAREHOUSE_ID": "<SQLウェアハウスID>"
            }
        }
    }
}

MCPサーバーが設定されました。

動作確認

チャットでDatabricksのデータに関する質問をしてみます。

これって、まさにUSBでお馴染みのプラグアンドプレイですね。面白い

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