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MCP Server · AI代理

Databricks Permissions MCP Server

一个基于MCP协议的服务器,提供对Databricks权限、凭证和Git凭证的管理功能,支持LLM工具如Claude进行交互操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 23
权限管理PythonClaudeClaude Desktop

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作者 / 组织
JustTryAI
提供方
JustTryAI
运行时
Python

工具数量

23

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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1 个

MCP World

选型结论

Databricks Permissions MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 23 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 23 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

jms权限MCP服务器

一个模型完成协议(MCP)服务器,通过MCP协议提供对copula权限、凭据和Git凭据的访问。这允许像Claude这样的LLM驱动的工具与Databricks权限管理系统进行交互。

特性

  • MCP协议支持:实现MCP协议以允许LLM管理Rancher权限
  • Databricks API集成:提供对Rancher权限REST API的安全访问
  • 权限管理:用于管理各种copula资源权限的综合工具
  • Git凭据管理:用于创建、列出、更新和删除Git凭据的工具
  • 异步支持:内置asyncio以实现高效运行

可用工具

AppDermissions MCP服务器公开了以下工具:

权限管理

  • 获取权限:获取copula对象的权限
  • set_permissions:设置copula对象的权限
  • update_权限:更新copula对象的权限
  • get_permission_levels:获取copula对象类型的可用权限级别

资源特定权限

  • 获取集群权限:获取群集的权限
  • 设置集群权限:设置群集的权限
  • update_cluster_permissions:更新群集的权限
  • get_job_permissions:获取作业的权限
  • set_job_permissions:设置作业的权限
  • 获取_宿舍_许可:获取SQL仓库的权限
  • get_workspace_object_permissions:获取工作区对象(笔记本、目录)的权限

服务负责人

  • 列表_服务_原则:列出工作区中的所有服务主体
  • get_service_principal:获取特定服务主体的详细信息
  • 创建_服务_原则:创建新的服务主体
  • update_service_principal:更新现有服务主体
  • 删除服务_原则:删除服务主体

Unity目录权限

  • get_catalog_permissions:获取Unity目录的权限
  • get_schema_permissions:获取Unity目录模式的权限
  • get_table_permissions:获取Unity目录表的权限

Git凭据管理

  • list_git_credentials:列出所有Git凭据
  • create_git_credential:创建新的Git凭据
  • update_git_credential:更新现有Git凭据
  • 删除密码:删除Git凭据

安装

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • MCP兼容客户端(例如Claude Desktop)

设置

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/yourusername/databricks-permissions-mcp-server.git
   cd databricks-permissions-mcp-server
  1. 设置项目:
   # Create and activate virtual environment
   python -m venv .venv

   # On Windows
   .\.venv\Scripts\activate

   # On Linux/Mac
   source .venv/bin/activate

   # Install dependencies in development mode
   pip install -e .
  1. 设置环境变量:
   # Windows
   set DATABRICKS_HOST=https://your-databricks-instance.azuredatabricks.net
   set DATABRICKS_TOKEN=your-personal-access-token

   # Linux/Mac
   export DATABRICKS_HOST=https://your-databricks-instance.azuredatabricks.net
   export DATABRICKS_TOKEN=your-personal-access-token

您还可以创建 .env 文件基于 .env.example 模板。

运行MCP服务器

要启动MCP服务器,请运行:

# Windows
.\start_mcp_server.ps1

# Linux/Mac
./start_mcp_server.sh

与Claude Desktop一起使用

  1. 在Claude Desktop中,单击“+”按钮添加新工具
  2. 选择“自定义命令”
  3. 输入一个名称,如“copula权限”
  4. 对于该命令,请输入: python -m src.server.databricks_permissions_mcp_server
  5. 点击“保存”
  6. 现在,您可以让Claude执行以下任务:

- “列出ViewModel中的所有Git凭据” - “显示群集X的权限” - “更新作业Y的权限,以授予用户Z'CAN_MANAGE'访问权限”

项目结构

databricks-permissions-mcp-server/
├── src/                             # Source code
│   ├── api/                         # Databricks API clients
│   │   ├── permissions.py           # Permissions API client
│   │   ├── service_principals.py    # Service principals API client
│   │   ├── unity_catalog.py         # Unity Catalog API client
│   │   ├── shares.py                # Delta Sharing API client
│   │   └── git_credentials.py       # Git credentials API client
│   ├── core/                        # Core functionality
│   ├── server/                      # Server implementation
│   │   ├── databricks_permissions_mcp_server.py # Main MCP server
│   │   └── app.py                   # FastAPI app for tests
│   └── cli/                         # Command-line interface
├── tests/                           # Test directory
├── scripts/                         # Helper scripts
└── pyproject.toml                   # Project configuration

发展

代码规范

  • Python代码遵循PEP 8风格指南,最大行长为100个字符
  • 所有类、方法和函数都应该有谷歌风格的文档字符串
  • 除测试外,所有代码都需要类型提示

测试

该项目使用pytest进行测试。要运行测试,请执行以下操作:

# Run all tests
pytest tests/

# Run with coverage report
pytest --cov=src tests/ --cov-report=term-missing

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息,请参阅许可证文件。

工具与能力

工具数量

23

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

权限管理Python本地部署MCP协议Databricks集成Git凭证管理LLM工具支持

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 23 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Databricks Permissions MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Databricks Permissions MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Databricks Permissions MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Databricks Permissions MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Databricks Permissions MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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