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원문: Databricks AI Dev Kit

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Databricks AI Dev Kit 소개

항목내용
원문 제목Databricks AI Dev Kit
저자Databricks Field Engineering
발행일2026년 2월 (GitHub 공개)
원문 URLhttps://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit
참고 원래 제공된 URL(https://www.databricks.com/blog/announcing-databricks-ai-dev-kit)은 404로 존재하지 않습니다. AI Dev Kit의 공식 문서는 GitHub 리포지토리(databricks-solutions/ai-dev-kit)를 통해 제공됩니다. 이 번역은 해당 공식 리포지토리의 README를 원본으로 합니다.
Databricks Certified Gold Project
주의 공급망 보안 사전 대응
공급망 무결성에 대한 지속적인 노력의 일환으로, 저희는 알려진 취약점 및 업계 권고 사항에 대비해 의존성 트리를 지속적으로 모니터링합니다. 최근 공개된 litellm 버전 1.82.7~1.82.8에 영향을 미치는 공급망 사고와 관련하여, 패키지를 감사한 후 대부분의 사용 사례에서 litellm 의존성을 제거했습니다. 해당 패키지는 스킬 평가 및 최적화를 위한 테스트 디렉토리에서만 사용되며, 안전한 버전으로 고정되어 있습니다. 전체 서드파티 귀속 정보는 NOTICE.txt를 참조하세요.

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개요

Databricks 위에서의 AI 기반 개발(vibe coding)이 획기적으로 발전했습니다. AI Dev Kit 은 AI 코딩 어시스턴트(Claude Code, Cursor, Antigravity, Windsurf 등)에게 Databricks 위에서 더 빠르고 스마트하게 빌드하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 소스를 제공합니다.

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무엇을 만들 수 있나요?

AI Dev Kit을 사용하면 Databricks 플랫폼의 핵심 기능들을 AI 어시스턴트와 함께 빠르게 구축할 수 있습니다. 지원되는 빌드 대상은 다음과 같습니다.
  • Spark Declarative Pipelines (스트리밍 테이블, CDC, SCD Type 2, Auto Loader)
  • Databricks Jobs (예약된 워크플로우, 멀티 태스크 DAG)
  • AI/BI Dashboards (시각화, KPI, 분석)
  • Unity Catalog (테이블, 볼륨, 거버넌스)
  • Genie Spaces (자연어 데이터 탐색)
  • Knowledge Assistants (RAG 기반 문서 Q&A)
  • MLflow Experiments (평가, 스코어링, 트레이스)
  • Model Serving (ML 모델 및 AI 에이전트를 엔드포인트에 배포)
  • Databricks Apps (파운데이션 모델 통합을 갖춘 풀스택 웹 애플리케이션)
  • 그 외 다수

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시작 방법 선택

다음 표는 사용 목적에 따라 AI Dev Kit을 어떻게 시작하면 좋은지 안내합니다. 처음 사용자라면 AI Dev Kit 설치부터 시작하는 것을 권장합니다.
시작 방법적합한 경우시작 위치
AI Dev Kit 설치 (권장)처음 시작하는 경우. 기존 프로젝트 폴더에 빠른 설치 지침을 따릅니다Quick Start (설치) 섹션 참고
Visual Builder AppDatabricks 개발을 위한 웹 기반 UIdatabricks-builder-app/
Core LibraryLangChain, OpenAI 등 커스텀 통합 빌드pip install
Skills OnlyMCP 함수 없이 Databricks 패턴 및 모범 사례 제공Skills 설치
Genie Code SkillsGenie Code용 스킬을 워크스페이스에 설치 (--install-to-genie)Genie Code skills 섹션 참고
MCP Tools Only가이던스 없이 실행 가능한 액션만 필요한 경우MCP 서버 등록

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빠른 시작

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사전 요구 사항

시작하기 전에 다음 도구들이 설치되어 있어야 합니다.

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기존 프로젝트에 설치

기본적으로 사용자 레벨이 아닌 프로젝트 레벨에서 설치됩니다. 이는 대부분의 경우 적합한 방식이지만, 설치 시 사용한 디렉토리에서 클라이언트를 실행해야 합니다. 프로젝트 설정 파일은 다른 프로젝트에서도 재사용할 수 있으며, .claude, .cursor, .gemini, .agents 디렉토리 하위에서 확인할 수 있습니다.

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Mac / Linux

기본 설치 (DEFAULT 프로파일 사용, 프로젝트 범위) 
bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/install.sh)
고급 옵션: 전역 설치 및 강제 재설치: 
bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/install.sh) --global --force
프로파일 지정 및 강제 재설치: 
bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/install.sh) --profile DEFAULT --force
특정 도구만 설치: 
bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/install.sh) --tools cursor,gemini,antigravity
다음 단계: 대화형 프롬프트에 응답하고 화면의 지시를 따릅니다.
  • 참고: Cursor와 Copilot은 설치 후 설정을 수동으로 업데이트해야 합니다.

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Windows (PowerShell)

기본 설치 (DEFAULT 프로파일 사용, 프로젝트 범위) 
irm https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/install.ps1 | iex
고급 옵션: 스크립트 먼저 다운로드: 
irm https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/install.ps1 -OutFile install.ps1
전역 설치 및 강제 재설치: 
.\install.ps1 -Global -Force
프로파일 지정 및 강제 재설치: 
.\install.ps1 -Profile DEFAULT -Force
특정 도구만 설치: 
.\install.ps1 -Tools cursor,gemini,antigravity
다음 단계: 대화형 프롬프트에 응답하고 화면의 지시를 따릅니다.
  • 참고: Cursor와 Copilot은 설치 후 설정을 수동으로 업데이트해야 합니다.

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Visual Builder App

채팅 UI를 갖춘 Databricks 개발용 풀스택 웹 애플리케이션: 
cd ai-dev-kit/databricks-builder-app
./scripts/setup.sh
# 앱 시작 방법에 대한 지시를 따릅니다

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Core Library

Python 프로젝트에서 databricks-tools-core를 직접 사용합니다: 
from databricks_tools_core.sql import execute_sql

results = execute_sql("SELECT * FROM my_catalog.schema.table LIMIT 10")
LangChain, OpenAI Agents SDK, 또는 모든 Python 프레임워크와 함께 동작합니다. 자세한 내용은 databricks-tools-core/를 참조하세요.

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Genie Code Skills

스킬을 ./.claude/skills(스크립트를 실행하는 디렉토리 기준)에 설치한 후, Genie Code가 UI에서 사용할 수 있도록 워크스페이스의 /Workspace/Users/<you>/.assistant/skills에 업로드합니다. 워크스페이스에 대해 인증된 Databricks CLI가 필요합니다. .claude/skills를 생성하려는 프로젝트 디렉토리(예: 리포 루트 또는 ai-dev-kit)에서 반드시 실행해야 합니다. 이 리포를 클론한 경우 (권장): 
# 이 체크아웃의 Databricks 스킬 설치 및 업로드 (DEFAULT CLI 프로파일)
./databricks-skills/install_skills.sh --local --install-to-genie

# GitHub에서 모든 스킬 다운로드 후 업로드
./databricks-skills/install_skills.sh --install-to-genie

# 명시적 Databricks CLI 프로파일 지정
./databricks-skills/install_skills.sh --install-to-genie --profile YOUR_PROFILE
클론 없이 실행 (.claude/skills를 생성할 디렉토리에서 실행): 
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/databricks-solutions/ai-dev-kit/main/databricks-skills/install_skills.sh | bash -s -- --install-to-genie
--profile, --local, 특정 스킬 이름, --mlflow-version 등을 필요에 따라 조합해서 사용하세요. ./databricks-skills/install_skills.sh --help 또는 databricks-skills/README.md를 참조하세요. 스킬 수정 또는 커스텀 스킬 스크립트가 워크스페이스에 스킬을 성공적으로 설치하면, /Workspace/Users/<your_user_name>/.assistant/skills 경로에서 스킬을 확인할 수 있습니다. 이 디렉토리는 특정 스킬만 사용하거나, 조직에 맞는 커스텀 스킬을 추가하여 Genie Code를 더욱 강력하게 만들고 싶을 때 자유롭게 수정할 수 있습니다. 기존 스킬을 수정하거나 삭제하거나, Genie Code가 모든 세션에서 자동으로 활용할 새 스킬 폴더를 생성할 수 있습니다.

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포함된 구성 요소

AI Dev Kit은 네 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있으며, 각각 독립적으로 또는 통합하여 사용할 수 있습니다.
구성 요소설명
databricks-tools-core/고수준 Databricks 함수를 제공하는 Python 라이브러리
databricks-mcp-server/AI 어시스턴트를 위한 50개 이상의 도구를 노출하는 MCP 서버
databricks-skills/Databricks 패턴을 가르치는 20개의 마크다운 스킬
databricks-builder-app/Claude Code 통합을 갖춘 풀스택 웹 앱
각 구성 요소의 조합을 통해 AI 코딩 어시스턴트가 Databricks 플랫폼을 깊이 이해하고, 파이프라인부터 앱까지 전체 스택을 자신 있게 다룰 수 있게 됩니다.

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라이선스

(c) 2026 Databricks, Inc. All rights reserved. 이 프로젝트의 소스는 Databricks License에 따라 제공됩니다. 자세한 내용은 LICENSE.md를 참조하세요.

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감사의 말

MCP Databricks 커맨드 실행 API는 Natyra Bajraktari와 Henryk Borzymowski가 개발한 databricks-exec-code에서 제공됩니다.