Databricks MCP完全ガイド：AIエージェント構築とWorkato連携

要約

Databricksは異なるクラウドプラットフォームをまたがるすべてのデータソースを接続し、それだけでも強力なツールです。DatabricksのAgentic プラットフォームとMCPツールを活用することで、そのパワーはさらに高まります。これらのツールは複雑なデータソースに対してナチュラルランゲージインターフェースを提供します。これらのシステムを活用するエージェントを構築し、Databricks上に簡単にデプロイできます。WorkatoのEnterprise MCP機能はさらにもう一段階引き上げます。オブザーバビリティ・ガバナンス・コンプライアンスツールを統合することでそれを実現し、ユーザーがMCPサーバーで作業する際に最善の仕事を最も安全な方法で行えることを確保します。

Databricks MCPとは何か？

LLMシステムとAgentic ワークフローの爆発的な普及により、多くの組織で新たな問題が生まれています。それらのエージェントを外部データソースにどのように接続すべきかという問題です。その答えがMCPサーバーによって提供されています。

MCPはModel Context Protocolの略であり、LLMエージェントが無数のデータソースとインタラクションする方法を定義する手段です。サードパーティのMCPマーケットプレイスであるMCP.soは22,000以上の利用可能なMCPインテグレーションを定義しています。

この膨大な利用可能インテグレーションのリストは新たな問いを生み出します。これらすべてのMCPインテグレーションをどのように管理するのかという問いです。そこでDatabricksの出番となります。

DatabricksはMCP管理プラットフォームではなく、AWS・GCP・Azureをまたがるすべてのデータソースを処理するためのプラットフォームです。

その役割の一環として、Databricksはエンタープライズ全体のMCPサーバーを管理するコントロールプレーンを提供します。DatabricksはすべてのAgentic MCPニーズのためにアクセス制御・クレデンシャル管理・一元化された可視性を処理します。

本記事では、DatabricksがMCPサーバーと連携してあなたの環境にどのように統合できるかを解説します。

Databricks MCPはどのように機能するのか？

Databricksはプラットフォームがより広範なデータ管理機能内で処理する3種類のMCPサーバーを定義しています。それぞれを順に見ていきましょう。

マネージドMCPサーバー

マネージドMCPサーバーは既存のAWSサービスと直接すぐに動作します。偶然ではありませんが、これはまた選択できるMCPサーバーの中で最も限定されたセットでもあります。Databricksは以下のサポートされているマネージドMCPサービスを提供しています。

Genie One：このMCPサーバーはDatabricks内のGenie Spacesに対してナチュラルランゲージクエリを実行できます。これらのクエリは読み取り専用でデータの変更はできませんが、Genie Oneはクエリに答えるために必要に応じてすべてのスペースをまたいでデータを検索・収集します。

Genie Space：Genie Oneと同様ですが、単一のスペースに限定されます。

AI Search：AIベクトルをまたいで検索を実行し、テキストベースのデータソースだけでなく多くの種類のファイルにわたってAIエージェントを支援する検索を行います。

Databricks SQL：AIが生成したSQLを実行して、CodexやClaude Codeのようなワークフローを動かします。データの読み取りと書き込みの両方が可能です。

Unity Catalog：このカタログはAIエージェントが指定された機能を実行するために活用できる事前作成されたSQL文を保存します。

外部MCPサーバー

外部サーバーについては、すぐには動作しません。代わりにDatabricksは、環境にインストールした外部MCPサーバーの認証とトークン管理を処理するプロキシとして機能します。

認証とトークン管理はMCPサーバーの使用を管理する際の最も手間のかかる部分の2つであることが多いため、Databricksはエンタープライズと開発者双方にとって価値あるサービスを提供しています。

カスタムMCPサーバー

Databricksはビジネスが開発するカスタムMCPサーバーをホストできます。カスタムMCPサーバーをDatabricksアプリとして開発・登録すれば、マネージドか外部かに関わらず、既存のMCPサーバーと同じようにDatabricksに組み込むことができます。

DatabricksでAIエージェントを構築するにはどうすればよいか？

DatabricksプラットフォームでAIエージェントを実行することで、通常のAIエージェントができることすべてを行えます。Databricksは作成して登録できるさまざまな種類のAIエージェントを提供しています。

複数のLLMモデルを並行してクエリするエージェント、ツール呼び出しエージェント、RAGアプリ、マルチエージェント・マルチステップシステムがその例です。

コードに詳しくなくてもエージェントを構築しようとしているなら、Databricksはカバーしています。サンドボックスモードで試せるノーコードエージェントビルダーが用意されています。

Databricksエージェントの手動構築

まず、単純にツールコール間の調整を行いそのコール間にカスタムロジックを公開しないエージェントを構築しているなら、Databricksはカスタムコードを書かずにそのようなワークフローのエージェントを構築できるSupervisor APIを提供しています。

ツールコールの周りにカスタムコードをラップしている場合も、Databricksはそれをサポートしています。

Databricksプラットフォームでは、Pythonを使ってエージェントを開発・評価でき、あらゆるオーサリングライブラリで書かれたエージェントをサポートしています。

エージェントの実践的な推奨事項

Databricksはエージェントの構築とデプロイのための非常に幅広い基盤を提供しています。構築する際に、組織にとって最善のエージェントを構築するための実践的な推奨事項をご紹介します。

すべてのツールを活用する：多くのチームはすぐにカスタムの複雑なコードを開発する必要があると判断します。実際には、Databricksのノーコードまたはローコードオプションがはるかに少ない手間で仕事をこなすことが多いです。

シンプルに保ち、スコープを限定する：エージェントについての一般的なイメージは、大きくて汎用のツールというものです。しかし実際には、最も効果的なエージェントは1つのことをうまく行うことに特化したツールです。Databricksはエージェントを増殖させるための多くの選択肢を提供しており、多くの小さな特化したエージェントを構築するためのコストが最小限であることを意味します。

頻繁に反復する：カスタムコードを書いているかノーコードオプションを使っているかに関わらず、Databricksエージェントの新バージョンを出荷するのはシンプルで分かりやすいです。小さく特化したエージェントを出荷し、その結果を評価しながら調整することで、常にユーザーに最善のAgenticsオプションを提供できます。

WorkatoはDatabricks MCPエンタープライズワークフローをどのように拡張するのか？

WorkatoはEnterprise MCPツールを提供しており、MCPサーバーインテグレーションの別のレベルを提示します。もちろん、それらのツールはDatabricksと直接統合されており、ユーザーが行う業務に自信を持てます。

その業務はWorkatoのツールによって安全かつセキュアになります。WorkatoがMCPインテグレーション機能をどのように拡張するかを見てみましょう。

オブザーバビリティ:  

WorkatoはユーザーのすべてのAgenticsインタラクションにフルオブザーバビリティTを提供します。アカウンタビリティのためにそれが必要な場合でも、理想的でない結果のデバッグのためでも、AgenticsインタラクションのデータはAgenticsの手元にあります。

ガバナンス：

AIエージェントの普及に関する最も一般的なセキュリティ懸念のひとつは、ユーザーが「シャドウAI」を採用し始め、データを削除または漏洩のリスクにさらす独自のインテグレーションを作成することです。Workatoのガバナンス機能は、ユーザーが取るアクションが承認されたものだけであるというセキュリティを提供します。

セキュリティ：

エンタープライズグレードの認証と認可の技術が、すべてのエージェントがデフォルトでセキュアに動作することを確保します。組織はエージェントが行うべきでないことを行わないという安心感を得られます。

コンプライアンス：

これらすべての機能が合わさって、AgenticsワークフローがSOC II・PCI・GDPRなどのフレームワークに快適に準拠できるワールドクラスのコンプライアンス能力となります。

WorkatoとDatabricksは手を携えてMCPエージェントを輝かせる

DatabricksはデータソースへのAgentsの接続に比類のない柔軟性を提供します。どのクラウドにデータがあっても対応できます。

Workatoはそれらのエージェントをガバナンスツールによって安全でセキュアにし、優れたオブザーバビリティツールのスイートによる改善されたトラブルシューティングを提供します。

これらの力が組み合わさると、すべての従業員にとって業務をより簡単に・速く・安全にするエージェント対応のワークフローが生まれます。これらのツールがあなたのためにどのように連携できるかに興味があれば、Workatoはぜひデモをご提供したいと思っています。

よくある質問

LLMエージェントとは何か？

LLMエージェントはAIモデルのコードベースのハーネスであり、それらのモデルに環境内のソフトウェアベースのツールとインターフェースする能力を提供します。

「エージェント」という概念は現在やや過負荷になっており、「エージェント」はシンプルなツール使用のLLMハーネスと、OpenAI WorkspaceエージェントやClaude Codeのような巨大で汎用的なものの両方を意味します。

これらのソフトウェアの異なる概念すべてをつなぐのは、ユーザーからのクエリに応答するためにツールを使用する能力です。

自社のMCPサーバーを構築すべきか？

社内システム向けに社内でMCPサーバーを構築するかどうかの決断は複雑で、多くの要素を考慮する必要があります。MCPサーバーは社内システム上のソフトウェアツールへのネットワークベースのアクセスを提供しますが、エージェントベースのツールアクセスに必ずしも必要なわけではありません。

LLMエージェントは従来のHTTPベースのAPIと十分に連携できるため、フルMCPサーバーが必要でないかもしれません。しかし、どのアプローチを選んでも、認証と認可・ガバナンス・オブザーバビリティなどについての問いに答える必要があります。

最善のMCPサーバーとは何か？

実際のところ、「最善のMCPサーバー」などというものは存在しません。環境にJira MCPサーバーを追加することは素晴らしいことですが、Jiraを使用している場合に限ります。使用していなければ意味がありません。最善のMCPサーバーを尋ねることは、最善のプログラミング言語や最善のドライバーを尋ねることと少し似ています。

実際、これらは特化したツールであり、最善のものを特定することは解決しようとしている問題と、各ツールがその問題をどのように解決するかを理解することにあります。

本記事はEric Boersmaが執筆しました。Ericはソフトウェア開発者兼開発マネージャーであり、製薬業界のITセキュリティから米国政府向けのインテリジェンスソフトウェアの開発、非営利団体のための国際開発チームの構築まで、幅広い経験を持っています。