An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Databricks à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Prenez le contrôle total de vos données par la conversation.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 8 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 8 disponibles via Databricks.

  1. 01

    Détails du cluster

    Récupère les informations techniques et les spécifications d'un cluster Databricks.

  2. 02

    Profil utilisateur

    Identifie l'utilisateur ou le service principal actuellement authentifié.

  3. 03

    Liste des schémas

    Affiche les schémas et bases de données contenus dans un catalogue spécifique.

  4. 04

    Liste des entrepôts SQL

    Répertorie les entrepôts SQL Serverless configurés et leurs limites opérationnelles.

Ensemble de capacités02 / 02

05-08

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 8 disponibles via Databricks.

  1. 05

    Liste des clusters

    Affiche l'ensemble des nœuds de calcul actifs et disponibles dans l'espace de travail.

  2. 06

    Liste des catalogues

    Permet d'explorer les catalogues racines via Unity Catalog.

  3. 07

    Historique des exécutions

    Récupère les journaux chronologiques des exécutions de jobs pour identifier les erreurs.

  4. 08

    Liste des jobs

    Répertorie tous les workflows et tâches configurés dans Databricks.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Pipeline Debugging

When a scheduled job fails, you ask your agent to check the run logs to find the error immediately.

02

Resource Auditing

You can quickly list all active clusters to ensure you aren't exceeding capacity limits.

03

Schema Exploration

You ask your agent to find a specific table by listing catalogs and schemas in Unity Catalog.

04

Warehouse Management

You check the status of SQL Serverless warehouses to ensure they are ready for analytical queries.

Automatisez une tâche

Mettez Databricks au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Databricks fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Databricks au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 832 ms. Rapide en production.

Databricks est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1093 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
719ms
Jour le plus lent
1093ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+20%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 8 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Databricks, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Databricks. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Databricks Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_aLUngwuWdCUusUCfiR78zXA9b27HYNx59jOLRy9C/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Databricks capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "databricks-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_aLUngwuWdCUusUCfiR78zXA9b27HYNx59jOLRy9C/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Databricks avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Databricks délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de la donnée qui souhaitent superviser leurs infrastructures sans quitter leur environnement de développement.

  • 01

    Data Engineers

    Pour surveiller la santé des clusters et l'exécution des jobs en temps réel.

  • 02

    Analytics Engineers

    Pour explorer les schémas Unity Catalog et vérifier la disponibilité des entrepôts SQL.

  • 03

    Équipes Data Platform

    Pour auditer les ressources du workspace et gérer les identités des service principals.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Databricks.

  • 01

    How do I connect this MCP to my Databricks workspace?

    You need your Databricks Host URL and a Personal Access Token (PAT). Once you enter these into Vinkius, you can connect your AI client with one click.

  • 02

    Which AI clients can I use with this Databricks MCP?

    You can use any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 03

    Can I use this to see why my data jobs failed?

    Yes. You can use the capability to list job runs and retrieve logs to identify exactly where a workflow failed.

  • 04

    Does this work with Unity Catalog?

    Yes. The MCP includes capabilities to list catalogs and schemas within Unity Catalog for easy data discovery.

  • 05

    Is my Databricks credential stored by me or Vinkius?

    Vinkius hosts the MCP and manages your credentials securely so you can connect your client once and stay connected.

  • 06

    Can my agent check the status of a specific Databricks job run?

    Yes. Provide the 'job_id' to the 'list_job_runs' capability. The agent will retrieve the chronological history of executions, allowing you to identify successful completions or precise points of failure in your workflows.

  • 07

    How do I explore schemas within a specific Unity Catalog via chat?

    Use the 'list_schemas' capability and provide the catalog name. Your agent will pull the detailed databases and schemas registered inside that Unity Catalog, giving you immediate visibility into your data hierarchy.

  • 08

    Can I monitor the health of my Databricks clusters through the agent?

    Absolutely. The 'list_clusters' and 'get_cluster' capabilities allow your agent to retrieve detailed node information and operational statuses, helping you audit cluster health and capacity across your workspace.

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