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解決する課題

Databricks AI Dev Kitは、開発者がすでに使用しているAIコーディング環境にDatabricksの専門知識を取り入れるためのツールセットとパターンを提供します。これにより、汎用AIアシスタント（Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなど）と、Databricksプラットフォーム上で構築するために必要な特定の構成、API、およびベストプラクティスとの間のギャップを埋めます。

仕組み

このキットは、独立して、または組み合わせて使用できる4つの主要コンポーネントで構成されています：

• Skills: AIアシスタントにDatabricks特有のタスクの処理方法を教えるための、厳選されたパターンとベストプラクティス。これらはDatabricks CLI (databricks aitools install) を介してインストールされ、エディタの設定に統合されます。
• MCP Server: 40以上のDatabricksツールを、AIクライアント向けの実行可能な関数として公開するModel Context Protocol (MCP) サーバー。
• Visual Builder App: Databricks開発に特化して設計された、チャットUIを備えたフルスタックのWebアプリケーション。
• Core Library (databricks-tools-core): Databricksとの対話のための高レベル関数を提供するPythonライブラリ。LangChainやOpenAI Agents SDKなどのフレームワークと互換性があります。

対象者

Databricks上で開発を行い、ネイティブのDatabricksワークスペースではなく、自身が使用しているローカルのIDEやAI搭載エディタ（Cursor、Claude Code、Gemini CLI、Windsurfなど）の使用を好む開発者およびデータエンジニア。

ハイライト

• 幅広いエディタサポート: Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLIを含む幅広いAIコーディングツールに対応。
• 広範なツールセット: Spark Declarative Pipelines、Unity Catalogのガバナンス、MLflowの実験、およびModel Servingエンドポイントの構築機能を提供。
• 柔軟なデプロイ: スキルとツールに対して、プロジェクトレベルとグローバルレベルの両方のインストールを提供。
• Genie Code統合: Genie Codeで使用するために、スキルをDatabricksワークスペースに直接アップロードするための専用パスが含まれています。