使用OpenAI Agent SDK和Databricks MCP服务器构建供应链副驾驶

本教程面向有编程基础的开发者，详细讲解如何利用OpenAI Agent SDK和Databricks Managed MCP服务器构建供应链副驾驶。通过将Databricks中的结构化数据、预测模型、图分析和向量索引封装为Unity Catalog函数，并通过MCP暴露给Agent，实现自然语言查询供应链数据、预测需求、识别瓶颈和风险。教程涵盖环境配置、Databricks认证、MCP服务器集成、Agent实现、FastAPI后端和React前端，并提供常见错误排查和生产优化建议。

技术背景

供应链运营中，企业面临库存不足、产能瓶颈、物流延迟等问题，直接影响服务水平和收入。传统数据分析需要专业人员编写SQL或使用BI工具，响应慢且难以处理复杂问题。AI Agent能够理解自然语言，自动调用数据工具，提供实时洞察和主动建议。Databricks作为统一数据平台，存储结构化和非结构化数据，并提供ML、图分析、向量搜索等能力。MCP（Model Context Protocol）标准化了Agent与数据工具之间的通信，使得Agent可以安全地访问企业数据。本教程解决的核心问题是：如何将Databricks中的分析资产（表、模型、函数、向量索引）通过MCP暴露给OpenAI Agent，构建一个能回答供应链问题的对话式副驾驶。适用场景包括库存查询、需求预测、物料短缺检测、运输优化等。主要限制包括：需要Databricks工作区、Unity Catalog和Serverless计算；Agent依赖OpenAI API，存在成本和延迟；数据权限需通过Unity Catalog管理。

核心原理

核心原理是使用MCP协议将Databricks中的Unity Catalog函数和向量搜索索引暴露为Agent可调用的工具。Agent通过OpenAI Agent SDK实现，利用函数调用（function calling）能力，根据用户问题选择合适的工具并传递参数。数据流如下：用户输入自然语言问题 → Agent（GPT-4o）解析意图 → 调用MCP工具（vector_search或uc_function） → Databricks REST API执行查询或函数 → 返回JSON结果 → Agent格式化答案。关键设计决策包括：使用Databricks OAuth客户端提供者管理令牌，避免硬编码；使用输出护栏（guardrail）确保回答限于供应链领域；使用流式HTTP传输实现低延迟。组件关系：Databricks工作区包含数据资产和MCP端点；OpenAI Agent SDK负责编排；FastAPI后端提供API；React前端提供聊天界面。

架构分析

系统架构分为四层：数据层（Databricks中的表、模型、向量索引）、服务层（Unity Catalog函数和MCP服务器）、代理层（OpenAI Agent SDK）、应用层（FastAPI后端和React前端）。数据层通过Databricks笔记本处理原始数据，生成需求预测、原材料需求、运输建议和向量索引。服务层将这些资产封装为UC函数，并通过MCP端点暴露。代理层使用OpenAI Agent SDK，定义工具（vector_search和uc_function），并配置模型和护栏。应用层通过FastAPI提供/chat端点，React前端实现聊天界面。设计思想是解耦：数据资产通过MCP标准化接口暴露，Agent无需关心底层实现；认证通过Databricks配置文件管理，安全且可维护；护栏确保Agent行为可控。

完整实战教程

解决方案概述

在供应链运营中，智能体可以解决直接影响服务水平和收入的问题：我们是否有足够的库存和产能来满足当前需求？制造延迟将发生在何处，这些延迟将如何向下游传播？哪些工作流调整能最大程度地减少中断？

Databricks MCP UI本指南概述了使用 OpenAI Agent SDK 和 Databricks Managed MCP 构建供应链副驾驶（copilot）的流程。MCP 使代理能够查询结构化和非结构化的企业数据，例如库存、销售、供应商信息、本地事件等，以实现实时可见性、材料短缺的早期检测和主动建议。一个编排层支撑着整个系统，统一了：

通过本指南，您将部署一个模板，该模板可以查询分布式数据源、预测模型，突出显示新出现的瓶颈，并推荐主动行动。它可以回答以下问题：

利益相关者可以提交自然语言提示，并立即收到答案。

本指南将引导您完成在自己的环境中实现此解决方案的每个步骤。

架构

本指南中介绍的架构在 Databricks 中现有的分析工作负载之上分层了 OpenAI 代理。您可以将 Databricks 组件公开为可调用的 Unity Catalog 函数。该代理使用 OpenAI Agent SDK 实现，并连接到 Databricks Managed MCP 服务器。

结果是一个单一的、近实时的对话界面，可提供细粒度的预测、动态库存建议和跨供应链的数据驱动决策。该架构产生了一个代理层，利用您现有的企业数据（结构化和非结构化）、经典 ML 模型和图分析功能。

Databricks MCP Architecture

设置 Databricks 认证

你可以通过向 ~/.databrickscfg 添加配置文件来设置 Databricks 认证。一个 Databricks 配置配置文件 包含 Databricks 进行认证所需的设置和其他信息。

代码片段中的 WorkspaceClient(profile=...) 调用将读取该配置文件。它告诉 SDK 要加载哪些存储的凭据，这样你的代码就永远不需要嵌入令牌。另一种选择是创建环境变量，如 DATABRICKS_HOST 和 DATABRICKS_TOKEN，但推荐使用 ~/.databrickscfg。

通过 Settings → Developer → Access tokens → Generate new token 生成一个工作区 个人访问令牌 (PAT)，然后将其记录在 ~/.databrickscfg 中。

要创建此 Databricks 配置文件，请运行 Databricks CLI 的 databricks configure 命令，或按照以下步骤操作：

[DEFAULT]
host  = https://dbc-a1b2345c-d6e7.cloud.databricks.com # add your workspace URL here
token = dapi123...    # add your PAT here

然后，您可以使用 Databricks CLI 或 SDK 运行此健全性检查命令 databricks clusters list。如果它返回数据且不提示输入凭据，则说明主机正确且令牌有效。

作为前提条件，必须在 Databricks 工作区中启用 Serverless 计算和 Unity Catalog。

（可选）Databricks 供应链设置

本手册可用于处理您自己的 Databricks 供应链数据集和分析工作负载。

或者，您可以通过使用 Databricks 供应链优化解决方案加速器的定制版本来加速您的设置。为此，您可以将这个 GitHub 仓库 克隆到您的 Databricks 工作区，并按照 README 文件 中的说明进行操作。运行该解决方案将建立 Agent 稍后通过 MCP 访问的所有资产，从原始企业表和未结构化电子邮件到经典 ML 模型和图工作负载。

如果您更愿意使用自己的数据集和模型，请确保将相关组件包装为 Unity Catalog 函数，并按照加速器所示定义向量搜索索引。您还可以公开 Genie Spaces。

示例数据模拟了一个现实的制药网络：三家工厂生产 30 种产品，将其运送到五个配送中心，每个配送中心服务 30-60 家批发商。该仓库提供了每个产品-批发商对的时间序列需求、配送中心到批发商的映射、工厂到配送中心的成本矩阵、工厂产出上限，以及标记发货延迟的电子邮件存档。

Pharma Network回答供应链运营问题需要对上游瓶颈如何通过生产、物流和履约环节级联传导进行建模，以便利益相关者缩短交付周期、避免库存过剩并控制成本。这些笔记本将原始数据流转化为受治理、可调用的工件：

每个洞察都封装为 Unity Catalog（UC）函数，位于笔记本 5和笔记本 7中，例如 product_from_raw、raw_from_product、revenue_risk、lookup_product_demand、query_unstructured_emails。由于 UC 统一管理表、模型和向量索引，Agent 可以在运行时决定是进行预测、追踪 BOM 依赖、评估收入影响、获取历史数据还是搜索电子邮件，并且始终在调用方的数据访问权限范围内。

最终形成端到端的管道，能够预测需求、识别原材料缺口、优化物流、揭示隐藏风险，并允许分析师提出临时问题并获取延迟警告。

在所有笔记本执行完毕后（通过运行笔记本 1），Databricks 环境即准备就绪，您可以继续构建 Agent 并将其连接到 Databricks。

连接 Databricks MCP 服务器

目前，MCP 规范 根据传输机制定义了三种服务器：

Databricks 托管的 MCP 端点（向量搜索、Unity Catalog 函数、Genie）位于标准 HTTPS URL 之后，并实现了 MCP 规范中定义的 Streamable HTTP 传输。请确保你的工作区已启用 serverless，以便能够连接到 Databricks 托管的 MCP。

将 Databricks MCP 服务器集成到 OpenAI Agent 中

OpenAI Agent 可在此处获取：这里。首先安装所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

你需要一个 OpenAI API 密钥来安全地访问 API。如果你是 OpenAI API 的新用户，注册一个账户。你可以按照这些步骤创建密钥并将其存储在安全的位置。

本食谱展示了如何使用 FastAPI 提供此 Agent 服务，并通过 React UI 进行聊天。然而，main.py 被设置为一个自包含的 REPL，因此在安装所需依赖并设置必要的凭据（包括上述 Databricks 主机和个人访问令牌）后，您可以通过一条命令直接从命令行运行 Agent：

python main.py

main.py 文件编排了代理逻辑，使用 OpenAI Agent SDK，并将 Databricks MCP 向量搜索端点和 Unity Catalog 函数暴露为可调用工具。它首先读取指向目标目录、架构和 Unity Catalog (UC) 函数路径的环境变量，然后暴露两个工具：vector_search，用于查询 Databricks 向量搜索索引；以及 uc_function，用于通过 MCP 执行 Unity Catalog 函数。这两个工具都通过 httpx 发出经过身份验证的 POST 请求，从 Databricks REST API 返回原始 JSON。两个辅助函数都通过 _databricks_ctx() 工具（由 DatabricksOAuthClientProvider 支持）获取工作区主机和个人访问令牌，并使用 httpx 发出经过身份验证的 POST 请求，返回原始 JSON 响应。

在 run_agent() 内部，脚本实例化了一个名为“Assistant”的代理，该代理严格限定于供应链主题。每个响应都必须调用两个已注册工具之一，并且护栏强制代理拒绝任何与物流、库存、采购或预测无关的内容。每个用户提示都在 SDK 跟踪上下文中处理。一个简单的 REPL 驱动交互：用户输入被包装在 OpenTelemetry 风格的跟踪中，通过 Runner.run 分发，并打印最终答案（或护栏道歉）。程序通过 main() 中的 asyncio.run 调用启动，使整个流程完全异步且非阻塞。

"""
CLI assistant that uses Databricks MCP Vector Search and UC Functions via the OpenAI Agents SDK.
"""

import asyncio
import os
import httpx
from typing import Dict, Any
from agents import Agent, Runner, function_tool, gen_trace_id, trace
from agents.exceptions import (
    InputGuardrailTripwireTriggered,
    OutputGuardrailTripwireTriggered,
)
from agents.model_settings import ModelSettings
from databricks_mcp import DatabricksOAuthClientProvider
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from supply_chain_guardrails import supply_chain_guardrail

CATALOG = os.getenv("MCP_VECTOR_CATALOG", "main") # override catalog, schema, functions_path name if your data assets sit in a different location
SCHEMA = os.getenv("MCP_VECTOR_SCHEMA", "supply_chain_db")
FUNCTIONS_PATH = os.getenv("MCP_FUNCTIONS_PATH", "main/supply_chain_db")
DATABRICKS_PROFILE = os.getenv("DATABRICKS_PROFILE", "DEFAULT") # override if using a different profile name 
HTTP_TIMEOUT = 30.0  # seconds


async def _databricks_ctx():
    """Return (workspace, PAT token, base_url)."""
    ws = WorkspaceClient(profile=DATABRICKS_PROFILE)
    token = DatabricksOAuthClientProvider(ws).get_token()
    return ws, token, ws.config.host


@function_tool
async def vector_search(query: str) -> Dict[str, Any]:
    """Query Databricks MCP Vector Search index."""
    ws, token, base_url = await _databricks_ctx()
    url = f"{base_url}/api/2.0/mcp/vector-search/{CATALOG}/{SCHEMA}"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    async with httpx.AsyncClient(timeout=HTTP_TIMEOUT) as client:
        resp = await client.post(url, json={"query": query}, headers=headers)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()


@function_tool
async def uc_function(function_name: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """Invoke a Databricks Unity Catalog function with parameters."""
    ws, token, base_url = await _databricks_ctx()
    url = f"{base_url}/api/2.0/mcp/functions/{FUNCTIONS_PATH}"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    payload = {"function": function_name, "params": params}
    async with httpx.AsyncClient(timeout=HTTP_TIMEOUT) as client:
        resp = await client.post(url, json=payload, headers=headers)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()


async def run_agent():
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="You are a supply-chain assistant for Databricks MCP; you must answer **only** questions that are **strictly** about supply-chain data, logistics, inventory, procurement, demand forecasting, etc; for every answer you must call one of the registered tools; if the user asks anything not related to supply chain, reply **exactly** with 'Sorry, I can only help with supply-chain questions'.",
        tools=[vector_search, uc_function],
        model_settings=ModelSettings(model="gpt-4o", tool_choice="required"),
        output_guardrails=[supply_chain_guardrail],
    )

    print("Databricks MCP assistant ready. Type a question or 'exit' to quit.")

    while True:
        user_input = input("You: ").strip()
        if user_input.lower() in {"exit", "quit"}:
            break

        trace_id = gen_trace_id()
        with trace(workflow_name="Databricks MCP Agent", trace_id=trace_id):
            try:
                result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=user_input)
                print("Assistant:", result.final_output)
            except InputGuardrailTripwireTriggered:
                print("Assistant: Sorry, I can only help with supply-chain questions.")
            except OutputGuardrailTripwireTriggered:
                print("Assistant: Sorry, I can only help with supply-chain questions.")


def main():
    asyncio.run(run_agent())


if __name__ == "__main__":
    main()

databricks_mcp.py 作为一个专注的认证抽象层：它从给定的 WorkspaceClient（ws.config.token）获取我们之前创建的个人访问令牌，并将应用程序的其余部分与 Databricks 特定的 OAuth 逻辑隔离开来。通过将所有令牌处理细节限制在这个单一模块中，未来对 Databricks 认证方案的任何更改都可以通过更新此文件来适应。

"""
Databricks OAuth client provider for MCP servers.
"""

class DatabricksOAuthClientProvider:
    def __init__(self, ws):
        self.ws = ws

    def get_token(self):
        # For Databricks SDK >=0.57.0, token is available as ws.config.token
        return self.ws.config.token

supply_chain_guardrails.py 通过启动第二个代理（“供应链检查”）来对候选答案进行分类，从而实现轻量级的输出护栏。主代理将其草稿回复交给该检查器，检查器返回一个带有布尔值 is_supply_chain 的 Pydantic 对象。如果该标志为 false，护栏会触发绊网，调用方将替换为拒绝回复。

"""
Output guardrail that blocks answers not related to supply-chain topics.
"""
from __future__ import annotations

from pydantic import BaseModel
from agents import Agent, Runner, GuardrailFunctionOutput
from agents import output_guardrail
from agents.run_context import RunContextWrapper

class SupplyChainCheckOutput(BaseModel):
    reasoning: str
    is_supply_chain: bool


guardrail_agent = Agent(
    name="Supply-chain check",
    instructions=(
        "Check if the text is within the domain of supply-chain analytics and operations "
        "Return JSON strictly matching the SupplyChainCheckOutput schema"
    ),
    output_type=SupplyChainCheckOutput,
)


@output_guardrail
async def supply_chain_guardrail(
    ctx: RunContextWrapper, agent: Agent, output
) -> GuardrailFunctionOutput:
    """Output guardrail that blocks non-supply-chain answers"""
    text = output if isinstance(output, str) else getattr(output, "response", str(output))
    result = await Runner.run(guardrail_agent, text, context=ctx.context)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=result.final_output,
        tripwire_triggered=not result.final_output.is_supply_chain,
    )

使用 FastAPI 提供代理服务

要启动后端（Fast API），请运行以下命令：

python -m uvicorn api_server:app --reload --port 8000

API 将在 http://localhost:8000 上可用（FastAPI 文档请访问：http://localhost:8000/docs）。

api_server.py 是一个 FastAPI 后端，它将你的智能体暴露为流式 /chat API 端点。启动时，它配置 CORS 以便本地前端可以与之通信，然后定义 build_mcp_servers()，该函数对调用者的 Databricks 工作区进行身份验证，构建两个 HTTP“服务器工具”（一个用于向量搜索，一个用于 Unity-Catalog 函数），并预先连接它们以实现低延迟使用。每个传入的 POST 到 /chat 都包含一条用户消息。处理程序会启动一个新的智能体，其 mcp_servers 列表由这些流式工具填充，并且其模型被强制在每一轮都调用工具。

"""
FastAPI wrapper that exposes the agent as a streaming `/chat` endpoint.
"""

import os
import asyncio
import logging
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from agents.exceptions import (
    InputGuardrailTripwireTriggered,
    OutputGuardrailTripwireTriggered,
)
from agents import Agent, Runner, gen_trace_id, trace
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp, MCPServerStreamableHttpParams
from agents.model_settings import ModelSettings
from databricks_mcp import DatabricksOAuthClientProvider
from databricks.sdk import WorkspaceClient

from supply_chain_guardrails import supply_chain_guardrail

CATALOG = os.getenv("MCP_VECTOR_CATALOG", "main")
SCHEMA = os.getenv("MCP_VECTOR_SCHEMA", "supply_chain_db")
FUNCTIONS_PATH = os.getenv("MCP_FUNCTIONS_PATH", "main/supply_chain_db")
DATABRICKS_PROFILE = os.getenv("DATABRICKS_PROFILE", "DEFAULT")
HTTP_TIMEOUT = 30.0  # seconds

app = FastAPI()

# Allow local dev front‑end
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["http://localhost:5173"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

class ChatRequest(BaseModel):
    message: str


async def build_mcp_servers():
    """Initialise Databricks MCP vector & UC‑function servers."""
    ws = WorkspaceClient(profile=DATABRICKS_PROFILE)
    token = DatabricksOAuthClientProvider(ws).get_token()

    base = ws.config.host
    vector_url = f"{base}/api/2.0/mcp/vector-search/{CATALOG}/{SCHEMA}"
    fn_url = f"{base}/api/2.0/mcp/functions/{FUNCTIONS_PATH}"

    async def _proxy_tool(request_json: dict, url: str):
        import httpx

        headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
        async with httpx.AsyncClient(timeout=HTTP_TIMEOUT) as client:
            resp = await client.post(url, json=request_json, headers=headers)
            resp.raise_for_status()
            return resp.json()

    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}

    servers = [
        MCPServerStreamableHttp(
            MCPServerStreamableHttpParams(
                url=vector_url,
                headers=headers,
                timeout=HTTP_TIMEOUT,
            ),
            name="vector_search",
            client_session_timeout_seconds=60,
        ),
        MCPServerStreamableHttp(
            MCPServerStreamableHttpParams(
                url=fn_url,
                headers=headers,
                timeout=HTTP_TIMEOUT,
            ),
            name="uc_functions",
            client_session_timeout_seconds=60,
        ),
    ]

    # Ensure servers are initialized before use
    await asyncio.gather(*(s.connect() for s in servers))
    return servers


@app.post("/chat")
async def chat_endpoint(req: ChatRequest):
    try:
        servers = await build_mcp_servers()

        agent = Agent(
            name="Assistant",
            instructions="Use the tools to answer the questions.",
            mcp_servers=servers,
            model_settings=ModelSettings(tool_choice="required"),
            output_guardrails=[supply_chain_guardrail],
        )

        trace_id = gen_trace_id()

        async def agent_stream():
            logging.info(f"[AGENT_STREAM] Input message: {req.message}")
            try:
                with trace(workflow_name="Databricks MCP Example", trace_id=trace_id):
                    result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=req.message)
                    logging.info(f"[AGENT_STREAM] Raw agent result: {result}")
                    try:
                        logging.info(
                            f"[AGENT_STREAM] RunResult __dict__: {getattr(result, '__dict__', str(result))}"
                        )
                        raw_responses = getattr(result, "raw_responses", None)
                        logging.info(f"[AGENT_STREAM] RunResult raw_responses: {raw_responses}")
                    except Exception as log_exc:
                        logging.warning(f"[AGENT_STREAM] Could not log RunResult details: {log_exc}")
                    yield result.final_output
            except InputGuardrailTripwireTriggered:
                # Off-topic question denied by guardrail
                yield "Sorry, I can only help with supply-chain questions."
            except OutputGuardrailTripwireTriggered:
                # Out-of-scope answer blocked by guardrail
                yield "Sorry, I can only help with supply-chain questions."
            except Exception:
                logging.exception("[AGENT_STREAM] Exception during agent run")
                yield "[ERROR] Exception during agent run. Check backend logs for details."

        return StreamingResponse(agent_stream(), media_type="text/plain")

    except Exception:
        logging.exception("chat_endpoint failed")
        return StreamingResponse(
            (line.encode() for line in ["Internal server error 🙈"]),
            media_type="text/plain",
            status_code=500,
        )

端点会在代理推理和调用 MCP 工具时，将令牌流式传输回浏览器。

通过 React 聊天界面吸引用户

在另一个终端中，运行以下命令以启动前端（React UI）：

cd ui
npm install
npm run dev

应用将在 http://localhost:5173 上可用

位于 /ui 文件夹 中的 React 聊天 UI 提供了一个用户友好的 Web 界面，用于与后端代理交互。它包含用于显示对话历史的组件，以及用于发送消息的文本输入框。

当用户提交消息时，UI 会将其发送到后端的 /chat 端点，并实时流式传输代理的响应，随着新内容的到达更新聊天窗口。该设计强调对话体验，使用户能够轻松地向由 Databricks 驱动的代理提问并获得答案，所有这些都在一个响应式、交互式的 Web 应用程序中完成。

特别是，文件 ChatUI.jsx 包含了聊天界面的核心逻辑，包括用户消息如何发送到后端，以及如何处理和实时显示来自代理的流式响应。

"""
Code snippet handling the token stream coming from the FastAPI /chat endpoint.
"""
const reader = response.body.getReader();
while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;
  assistantMsg.text += new TextDecoder().decode(value);
  setMessages(m => {
    const copy = [...m];
    copy[copy.length - 1] = { ...assistantMsg };
    return copy;
  });
}

UI 会流式接收并显示 agent 的响应，从而营造出流畅、实时的聊天体验。强调这一点，将能清晰地向读者展示 UI 是如何从后端 agent 获得交互式、对话式反馈的。

Databricks MCP UI

提示应用

导航到 http://localhost:5173 并尝试以下提示：

在 OpenAI API 仪表板中追踪 Agent 调用

在 OpenAI API 仪表板 中，你可以打开“追踪”视图，查看 Agent 调用的每个函数。在下面的示例中，Agent 首先调用 raw_from_product 来获取与特定产品关联的物料，然后调用 revenue_risk 来估算缺货对收入的影响。

Tracing Dashboard

后续步骤

* 你可以考虑添加多轮对话能力

* 如果你希望将此设置适配到自己的工作区，也可以添加 Genie Space MCP 服务器

参考资料

常见问题

常见错误及排查方法：1. Databricks认证失败：检查~/.databrickscfg配置，确保host和token正确，运行databricks clusters list验证。2. MCP服务器连接失败：确保工作区启用Serverless和Unity Catalog，检查网络和防火墙。3. Agent不调用工具：检查模型设置tool_choice='required'，确保工具名称和参数正确。4. 护栏误触发：调整护栏指令或检查输出格式。5. 流式响应中断：检查FastAPI日志，确认MCP服务器连接超时设置。生产环境优化：使用连接池复用MCP服务器连接；缓存频繁查询结果；使用异步处理提高并发；监控OpenAI API调用成本和延迟；使用Databricks SQL仓库优化查询性能。

企业应用扩展

后续可扩展方向：1. 添加多轮对话能力，维护会话状态。2. 集成Genie Space MCP服务器，支持自然语言查询。3. 增加更多数据源，如实时IoT数据。4. 使用更强大的模型（如GPT-4o）提升推理能力。5. 实现用户认证和权限控制。6. 部署到云平台（如AWS）实现高可用。7. 添加监控和日志系统，跟踪Agent行为。

总结

本教程面向有编程基础的开发者，详细讲解如何利用OpenAI Agent SDK和Databricks Managed MCP服务器构建供应链副驾驶。通过将Databricks中的结构化数据、预测模型、图分析和向量索引封装为Unity Catalog函数，并通过MCP暴露给Agent，实现自然语言查询供应链数据、预测需求、识别瓶颈和风险。教程涵盖环境配置、Databricks认证、MCP服务器集成、Agent实现、FastAPI后端和React前端，并提供常见错误排查和生产优化建议。

内容来源与验证

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