Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Средства агента искусственного интеллекта предоставляют своим агентам практические возможности за пределами создания текста, таких как поиск документов, запрос баз данных, вызов REST API или выполнение пользовательского кода.
Используйте предварительно настроенные управляемые серверы MCP для немедленного доступа к данным Azure Databricks, использования внешних серверов MCP для подключения к сторонним API или создания пользовательских средств для специализированной бизнес-логики.
Ознакомьтесь с этими общими шаблонами инструментов и примерами реализации:
| Сценарий использования | Рекомендуемый подход |
|---|---|
| Работа со структурированными данными | Чтение структурированных данных в таблицах каталога Unity. |
| Получение неструктурированных данных | Подключение агентов к индексам векторного поиска для запроса неструктурированных данных. |
| Подключение к внешним серверам MCP | Безопасное подключение к серверам MCP за пределами Databricks для запроса внешних API и доступа к сторонним средствам MCP. |
| Подключение агентов к внешним службам | Используйте управляемый OAuth, прокси-сервер подключений UC или внешние интерфейсы REST API для связывания агентов с третьими сторонами API. |
| Запуск пользовательской бизнес-логики | Создайте пользовательский сервер MCP с помощью собственных средств. |
| Средства интерпретатора кода | Пусть агенты выполняют код Python динамически с помощью встроенного средства system.ai.python_exec. |
| Средства искусственного интеллекта с помощью функций каталога Unity | Создание инструментов с помощью функций каталога Unity. (Databricks рекомендует использовать средства MCP вместо большинства новых вариантов использования.) |