# Databricks Genie Agent 和 Databricks Genie MCP 怎么接公开评论：落表与实时查询

> Genie Agent 文档只列 9 个自带连接器，评论先落进表；每天一轮 $0.003334，HelloFresh 当天自发评价 6/7 差评。

- Canonical page: https://everyinfra.com/blog/databricks-genie-agent-public-social-review-data
- Published: 2026-11-14T14:56:00+08:00 · Fact-checked: 2026-11-14T14:30:00+08:00

Databricks 在 11 月 11 日发布了第二代 Genie。企业的销量表、工单表已经在 Unity Catalog 里，Trustpilot、Google Play、Reddit 上顾客公开说的话，要怎么让 Genie 也查到？我们读了 Databricks 官方的新闻稿、博客和 11 月更新的文档，再用 EveryInfra 的三项能力对 HelloFresh 这个公开品牌在 11 月 14 日做了三轮真实调用，把能走通的两种接法、表结构、去重和每天的费用都写在下面。Databricks 工作区一侧我们没有跑，相关的 SQL 和步骤都标了「配置示例」。

> **本文要点**
>
> - Genie Agents 的 MCP 连接器是 Beta，文档列出的是 Databricks 自带的 9 个连接器，没有写到自定义 MCP（2026 年 11 月 14 日读取，页面 11 月 9 日更新）；自定义 MCP 服务的文档写在 Genie One 对话一侧。让 Genie Agent 用公开评论，能确认走得通的是先落进 Unity Catalog 的表。
> - 定时作业每天调 `trustpilot/reviews`、`google_play/reviews`、`reddit/subreddit_posts` 各 1 次，实测接口费 $0.003334，30 天约 $0.10；隔 20 分钟、40 分钟两次重拉，三个来源新出现的 ID 都是 0，这个品牌按小时跑多半只是重复付费。
> - HelloFresh 一个品牌、一天的样本：最新 50 条 Trustpilot 评价里，自发评价 7 条中有 6 条是 1–2 星，邀请评价 43 条中有 8 条。样本小，结论只限这个品牌这一天；列说明里把两类分开，平均分就不会盖住自发的抱怨。
> - 一张宽表加 `dedupe_key` 的 `MERGE`，匹配条件只用去重键，60 天回看窗口放在 staging 一侧，能同时接住新评论和老评论后补的商家回复，又不会重复插入老评论。

## 11 月 11 日的第二代 Genie 发布了什么

Databricks 在 [2026 年 11 月 11 日的新闻稿](https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-launches-new-always-genie-autonomous-ai-complex)里把第二代 Genie 写成「常驻、自主的企业 agent」：员工给一个目标，Genie 自己拆活、把子任务派给子代理、跟进缺的输入，需要人拍板时进收件箱或发邮件。新闻稿「Availability」一段写：Genie 和 Genie Ontology 对所有客户正式可用（GA），Genie Search、Ontology Manager 和常驻的新 Genie「即将进入预览和 Beta 计划」。所以 11 月 14 日能在工作区里直接用的，是 Genie One 对话、Genie Agents（原来叫 Genie Spaces）和 Genie One MCP；常驻任务这一层还要等预览名额。

同一天的[产品博客](https://www.databricks.com/blog/new-genie-autonomous-ai-complex-enterprise-work)补了两处和本篇有关的细节。第一，常驻任务可以按时间表跑，也可以由触发条件启动，博客举的触发例子是「某个指标下滑，或者超过 10 个客户提了同一个功能」。第二，Genie 除了用 Databricks 自带的 MCP 连接器读写 Slack、Jira、GitHub，还能「通过自定义 MCP」接 ServiceNow、PagerDuty 这类系统。注意博客说的是常驻的新 Genie，它还没有开放；今天工作区里能用的 Genie Agent 能挂什么，要看下文引的 Genie Agents 文档。

本篇实测选的公开品牌是 HelloFresh：它在 Trustpilot、Google Play 和 Reddit 上都有足够多的公开内容，能把三种来源放在一起比。HelloFresh 和 EveryInfra 没有任何业务关系，下文用的都是公开可见的评论和帖子。

| 项目 | 原文怎么说 | 阶段（11 月 14 日） | 出处 |
| --- | --- | --- | --- |
| 第二代 Genie（常驻、自主） | 给目标后自己拆活、派子代理、进收件箱和邮件 | 即将进入预览和 Beta | 新闻稿 11-11 |
| Genie、Genie Ontology | 业务定义、指标、人和流程组成的上下文层 | GA | 新闻稿 11-11 |
| Genie Search | 100 多个来源，可经 MCP 实时查询应用 | 即将进入预览和 Beta | 新闻稿 11-11 |
| Genie One MCP | 把 Genie 以 MCP 服务开放给外部 agent | GA（9 月 22 日） | 官方博客、文档 |
| Genie Agents 的 MCP 连接器 | Agent mode 里调用 Databricks 自带连接器 | Beta，管理员在 Previews 页打开 | 文档 |
| 自定义 MCP 服务（外部 MCP） | 在 Unity Gateway 登记后给 Genie One 用 | 文档已上线 | 文档 |

## databricks genie mcp 指的是三件不同的事

「databricks genie mcp」这个词在官方文档里对应三种不同的接法：有的把 Genie 往外开放，有的让 Genie 去调外部服务，接外部数据之前要先分清。

第一条是 Genie 当 MCP 服务器，被别人调用。[Genie One MCP 文档](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/genie-mcp)写明它的地址是 `https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.genie_one_mcp?o=<workspace-id>`，调用方要有 `system.ai.genie_one_mcp` 这个 `mcp_service` 的 `EXECUTE` 权限，工具有 `genie_ask`、`genie_poll_response`、`genie_get_query_result`，支持 MCP Apps 的客户端还有 `view_ask`。[正式可用的博客](https://www.databricks.com/blog/genie-one-mcp-now-generally-available)说它让 Claude、ChatGPT、Cursor 这类 agent 把 Genie 当成一个「懂数据的同事」来问。文档同时提醒，旧的 Beta 地址 `/api/2.0/mcp/genie` 在 2026 年 11 月 30 日停用，之后请求会失败。这条路解决的是「外面的 agent 怎么问 Databricks 里的数据」，和把外部数据接进来是两回事。

第二条是 Genie One 调用外部 MCP 服务器。[Genie One 外部应用文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-one/external-sources)列了三类可接的服务器：Databricks 自带的连接器、Databricks Marketplace 上的 MCP 服务器，以及「你的组织在 Unity Catalog 里登记的自定义 MCP 服务」。登记的步骤在[外部 MCP 服务器文档](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/register-mcp-service)里：服务器要支持 [Streamable HTTP 传输](https://modelcontextprotocol.io/specification/latest/basic/transports/streamable-http)，在 Unity Gateway 的 MCPs 页面选「Connect an existing MCP server」，新建一个 HTTP 连接填地址和凭据，载入工具后挑要开放的那些。EveryInfra 的远程 MCP 地址 `https://api.everyinfra.com/mcp` 走的就是 Streamable HTTP，鉴权是 `Authorization: Bearer` 加 API Key，对应 [HTTP 连接文档](https://docs.databricks.com/aws/en/query-federation/http)列的五种鉴权方式里的第一种「Bearer token」。

第三条是 Genie Agents 在 Agent mode 里调用连接器。[Genie Agents 连接 MCP 的文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/external-tools)（页面写的更新日期是 2026 年 11 月 9 日）把这项功能标为 Beta，要工作区管理员在 Previews 页打开「MCP tools in Genie Agents」，列出的连接器是 Google Drive、Gmail、Google Calendar、Microsoft 365、Atlassian、Asana、Glean、Slack、GitHub 九个，全部是 Databricks 自带的。文档列出的是这 9 个自带连接器，没有写到自定义 MCP 服务（2026 年 11 月 14 日读取）。11 月 12 日的发布说明又写，Agent 配置页新增了单独的连接器区（Beta），这一块还在变，接之前再看一次这页。

![Databricks 官方文档页面截图，标题是 How MCP connectors work in a Genie Agent，青绿框标出两段：一句「Genie Agents support the following Databricks-provided MCP connectors」，以及下面列出的 Google Drive、Gmail、Google Calendar、Microsoft 365、Atlassian、Asana、Glean、Slack、GitHub 九个连接器。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/img-docs-genie-agents-mcp.webp)

Genie Agents 文档列出的 MCP 连接器是 Databricks 自带的九个，没有写到自定义 MCP；截图取自 2026 年 11 月 14 日。 [Databricks 文档 Connect a Genie Agent to MCP tools and sources](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/external-tools)

| 路 | 方向 | 谁来加 | 外部数据能不能进来 | 阶段 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Genie One MCP（`system.ai.genie_one_mcp`） | 外部 agent 调 Genie | 有 `EXECUTE` 的用户或服务主体 | 不能，它只把 Databricks 里的答案往外给 | GA |
| Genie One + 自定义 MCP 服务 | Genie One 调外部服务器 | 有 `CREATE SERVICE` 的人登记，用户在对话里从 Browse connectors 加 | 能，实时查询 | 文档已上线 |
| Genie Agents + MCP 连接器 | Genie Agent 调 Databricks 自带连接器 | Agent 作者在 Sources 里加 | 文档列出的是九个自带连接器，没有写到自定义 MCP | Beta |
| `ai_enrich` 的 `mcp` 知识源 | SQL 函数逐行调外部 MCP 的搜索工具 | 写 SQL 的人 | 能，按行补字段 | 文档已上线，要 Databricks Runtime 18.2 以上 |

[`ai_enrich` 函数](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_enrich)可以把一个在 Unity Gateway 登记过的外部 MCP 当知识源，逐行生成新列；文档要求这个连接用共享凭据（例如服务商的 API Key 当 bearer token），因为函数没法弹出登录框，并提醒每行拼出的查询会发到外部服务商。它适合「给已有的品牌表逐行补一个外部字段」，不适合按时间增量拉评论的活。

## 为什么要把公开评论放在销量表旁边

企业仓库里的销量表、退货表、工单表记录的是「自己的客户做了什么」。Trustpilot、Google Play、Reddit 上的公开内容记录的是「客户在外面怎么说」，其中有一部分人根本没进过你的客服系统。两边放在同一个 Unity Catalog 里，Genie 才能回答跨两边的问题，例如「上周 1 星评论里提到牛排的，有没有在同一周的退款工单里出现」。[Genie Agents 概念文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/concepts)写明，Genie Agent 的数据必须是登记在 Unity Catalog 里的表、视图、指标视图或物化视图，生成的 SQL 只读；[设置文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/set-up)写一个 Agent 最多加 50 张表，[最佳实践](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/best-practices)建议控制在 5 张以内。公开评论在这个上限里只占一到三张表。

我们拉的前排 YouTube 演示里，一位作者在建 Genie Agent 时说「这里最多能连 30 张表」，这和 11 月的文档（50 张）对不上，以文档为准。另一段官方演示讲了外部 MCP 在 Unity Catalog 里存成 HTTP 类型的连接，也可以从 Marketplace 直接安装；下文接法一的第一步建的就是这种 HTTP 连接。

![示意插图：左边飘来很多带星级的评论卡和对话气泡，分成两路进入右边一座透明的数据仓库；上面一路是一根发光的细管，直接通到一张小桌子，桌上一颗四角星在逐张读卡片；下面一路是一条传送带，带着一摞摞卡片经过墙上的钟，送进仓库里的圆柱形储罐。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/img-two-routes.webp)

两种接法：上面是对话里经 MCP 实时问，下面是定时任务把评论落进表里再让 Genie 查。

## 实测：HelloFresh 的三个来源、三个时刻

表结构和调用频率都要靠真实数据定，所以动手写配置之前，我们先对 HelloFresh 做了三轮调用。每一轮调三项能力：`trustpilot/reviews` 查 `hellofresh.com`、按最新排序取 50 条；`google_play/reviews` 查安卓应用 `com.hellofresh.androidapp`、按最新排序取 100 条；`reddit/subreddit_posts` 读 r/hellofresh、按最新排序取 50 个帖子。另外每轮顺手用 `reddit/search` 按关键词「HelloFresh」搜一次全站。三轮的时刻是 11 月 14 日新加坡时间 13:08、13:28 和 13:48，最后一次调用在 13:49，前后约 41 分钟。

第一轮是全量，后两轮只数「之前任何一轮都没见过的 ID」。去重按「平台 + id」做，和后面 Delta 表里的 `dedupe_key` 是同一个规则。

| 轮次（新加坡时间） | 能力 | 本次返回 | 新出现的 ID | 内容有变化的老 ID | `charged_usd` |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| T1 13:08 | `trustpilot/reviews` | 50 | — | — | $0.001389 |
| T1 13:10 | `google_play/reviews` | 100 | — | — | $0.001389 |
| T1 13:11 | `reddit/subreddit_posts` | 50 | — | — | $0.000556 |
| T1 13:08 | `reddit/search` | 2 | — | — | $0.000792 |
| T2 13:28 | `trustpilot/reviews` | 50 | 0 | 0 | $0.001389 |
| T2 13:28 | `google_play/reviews` | 100 | 0 | 0 | $0.001389 |
| T2 13:28 | `reddit/subreddit_posts` | 50 | 0 | 0 | $0.000556 |
| T2 13:28 | `reddit/search` | 2 | 0 | 1 | $0.000792 |
| T3 13:48 | `trustpilot/reviews` | 50 | 0 | 0 | $0.001389 |
| T3 13:48 | `google_play/reviews` | 100 | 0 | 0 | $0.001389 |
| T3 13:49 | `reddit/subreddit_posts` | 50 | 0 | 0 | $0.000556 |
| T3 13:48 | `reddit/search` | 1 | 0 | 1 | $0.000792 |

![分组柱状图：每一轮比之前多出几条新 ID。T1 13:08 三个来源合计返回 200 条，全部算新（青绿色）；T2 13:28 和 T3 13:48 各返回 200 条，新 ID 都是 0。数据为 EveryInfra 真调，2026 年 11 月 14 日，新加坡时间，按平台加 id 去重。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-04-new-ids-per-round-bar.zh.light.svg)

13:28 和 13:48 两轮，Trustpilot、Google Play、r/hellofresh 三个来源新出现的 ID 都是 0，返回的仍是 T1 那一批，三个来源里内容有变化的老 ID 也是 0。这和前面算的速度对得上：Trustpilot 一天约 7.4 条，平均三个多小时才来一条新评论；T1 里最新那条 Trustpilot 评论发布于 UTC 02:19，到 T3 时已经过了三个半小时，40 分钟里没有新评论很正常。唯一有变化的是 `reddit/search`：T2 时有一个帖子的点赞数变了，T3 本次返回 1 条，它的点赞数和评论数又变了。公开数据里变得最勤的是互动数，所以 `MERGE` 要能更新 `like_count`、`comment_count`，但没必要为了这几列高频重拉。各来源的互动量也差得很远：Google Play 那 100 条里只有 9 条的 `thumbs_up` 大于 0，最多的一条是 5；r/hellofresh 那 50 个帖子的点赞数中位数是 7.5，最多的一个是 78。所以 Genie 回答「哪条评价最受认同」时，Google Play 的点赞数几乎没有区分度，应该在列说明里写明只对 Reddit 帖子按点赞排序。

三轮里每次调用的响应时间中位数是 12.2 秒（n=12，即上表 12 次调用，含四项能力）。放在 Genie One 对话里实时调用，提问人要等十几秒，Genie 才拿到数据开始组织回答。

还有一个数和对话里的实时调用直接相关：返回体有多大。T1 那一轮，`trustpilot/reviews` 50 条是 71,697 字节，平均每条约 1.4 KB；`google_play/reviews` 100 条是 71,202 字节，每条约 0.7 KB；`reddit/subreddit_posts` 50 条是 38,531 字节，每条约 0.8 KB。13:29 经 MCP 只取 10 条 1–2 星 Trustpilot 评价，返回 16,447 字节。按英文每 4 个字节约 1 个 token 粗估，50 条 Trustpilot 评价一次就要占掉一万多个 token 的上下文。在对话里实时问，`limit` 要压小、用 `stars` 先筛；要看全量和趋势，就交给落表那条路。

## 三个来源各自的样子

下面的数字来自三轮按 ID 去重后的数据：HelloFresh 一个品牌、一天的样本，不代表行业。

Trustpilot 那 50 条里，`verification_level` 为 `invited` 的有 43 条，`source` 字段是 `InvitationLinkApi`，也就是商家通过邀请链接请顾客来写的；`not-verified` 的 7 条，`source` 是 `Organic`，顾客自己找上门写的。[Trustpilot 帮助中心对评价标签的说明](https://help.trustpilot.com/s/article/About-Trustpilots-review-labels?language=en_US)把经 Invitation Link API 收来的评价标为「Invited」，自发写的评价标为「Unprompted review」，两类在公开页面上就分开显示。在这次样本里，两类的星级差得很远：自发的 7 条里 6 条是 1–2 星，占 85.7%；邀请的 43 条里 1–2 星只有 8 条，占 18.6%。13:29 那次经 MCP 专门取最新 10 条 1–2 星评价，自发和邀请各占 5 条，而自发评价在全部 50 条里只占 7 条。如果 Genie Agent 不分这两类直接算平均分，邀请评价会把自发的抱怨冲淡。按 1–5 星算平均分，邀请的 43 条是 3.70 分，自发的 7 条是 1.57 分，50 条合起来是 3.40 分；自发的 7 条里只有 1 条 4 星，没有 5 星。

![横向条形图：1–2 星差评占比。Trustpilot 邀请评价 18.6%（8/43），Trustpilot 自发评价 85.7%（6/7，青绿色高亮），Google Play 20.0%（20/100）。数据为 EveryInfra 真调，2026 年 11 月 14 日，新加坡时间，三轮按 id 去重。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-05-low-star-share-bar.zh.light.svg)

![百分比堆叠条形图：三个样本的星级分布，1–2 星为青绿色。Trustpilot 邀请评价 43 条：1 星 9%、2 星 9%、3 星 21%、4 星 23%、5 星 37%。Trustpilot 自发评价 7 条：1 星 71%、2 星 14%、4 星 14%，没有 3 星和 5 星。Google Play 100 条：1 星 17%、2 星 3%、3 星 9%、4 星 17%、5 星 54%。数据为 EveryInfra 真调，2026 年 11 月 14 日，新加坡时间，三轮按 id 去重。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-08-star-mix-bar.zh.light.svg)

回复速度也不一样。Trustpilot 那 50 条里商家回了 42 条，从评论发布到商家回复的中位数是 22.1 小时。按两类分开看，邀请评价 43 条回了 38 条，中位数 22.3 小时；自发评价 7 条回了 4 条，中位数 17.3 小时，只有 4 个数，只能看量级。Google Play 那 100 条里开发者回了 23 条，中位数 0.8 小时。Google Play 回得少但回得快，23 条回复里有 11 条回的是 1–2 星评价，17 条 1 星里回了 10 条，5 星的 54 条只回了 4 条；Trustpilot 几乎每条都回，但要隔天。所以 `MERGE` 要能更新老行：Trustpilot 的回复大多在评论入表之后一天左右才出现。

按星级看回复率，两个平台的做法相反。Trustpilot 上 4–5 星 27 条回了 26 条，1–2 星 14 条回了 10 条，好评几乎全回，差评反而漏得多；Google Play 上 1–2 星 20 条回了 11 条（55%），4–5 星 71 条只回了 8 条（11%），开发者把回复留给了差评。只看「回复率」一个数，Trustpilot 的 84% 比 Google Play 的 23% 好看得多，但「差评有没有人管」这个问题上，两边差得没有那么远。给 Genie Agent 写基准问题时，最好把「差评回复率」单独列一条，不要只问总回复率。

![横向条形图：从评论发布到商家回复的小时数中位数。Trustpilot 邀请评价 22.3 小时（43 条里 38 条有回复），Trustpilot 自发评价 17.3 小时（7 条里 4 条），Google Play 0.8 小时（100 条里 23 条，青绿色高亮）。数据为 EveryInfra 真调，2026 年 11 月 14 日，新加坡时间，三轮按 id 去重。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-07-reply-hours-bar.zh.light.svg)

Google Play 那 100 条按 `score` 分，5 星 54 条、4 星 17 条、3 星 9 条、2 星 3 条、1 星 17 条，1–2 星合计 20%。这 100 条里有 85 条集中在 26.42 到 26.45 四个版本，20 条 1–2 星里也有 15 条落在这四个版本。按版本算差评占比，结果在下表：最高的 26.44 是 6/25，最低的 26.43 是 2/15。每个版本只有十几到二十几条，这点差别说明不了哪一版更差；要看版本趋势，得在表里攒几周的数据再比。这也是 `app_version` 做成正式列、不丢进 `extra` 的原因：Genie 按版本分组时，要的是一个有列说明的普通列。

| `app_version` | 本次样本条数 | 其中 1–2 星 | 差评占比 |
| --- | --- | --- | --- |
| 26.42 | 28 | 4 | 14% |
| 26.44 | 25 | 6 | 24% |
| 26.45 | 17 | 3 | 18% |
| 26.43 | 15 | 2 | 13% |
| 其余 15 条 | 15 | 5 | — |

差评的正文也更长。按正文字符数取中位数，Trustpilot 的 14 条 1–2 星是 206.5 个字符，27 条 4–5 星是 102 个；Google Play 的 20 条 1–2 星是 162.5 个，71 条 4–5 星是 63 个。差评大约是好评的两倍到两倍半长。这和返回体的大小对得上：13:29 经 MCP 只取 10 条差评，返回 16,447 字节，每条约 1.6 KB，比 T1 那 50 条混合评价平均每条 1.4 KB 还大。在对话里实时问差评时，`limit` 要比问全部评价时再压小一些。

r/hellofresh 那 50 个帖子没有星级，信息在 `flair` 和 `comment_count` 里：没有 flair 的 22 个，「United States」13 个，「Question」8 个，「Picture」4 个。Reddit 帖子适合回答「顾客在问什么」，例如取消订阅、配送区域、某道菜怎么做；它和评论表的星级不能放在一起平均。讨论热度也很集中：50 个帖子的评论数中位数是 4，评论最多的 3 个帖子分别有 79、43、27 条评论，合计 149 条，占全部 453 条评论的 32.9%。所以每天的简报只列评论数最多的几个帖子，就能盖住三分之一的讨论。`reddit/search` 按「HelloFresh」搜全站最新内容，本次返回 2 条：它用来发现别的社区里的提及，r/hellofresh 的 50 条用来做每天的增量。

| 来源 | 本次样本 | 1–2 星 | 有商家或开发者回复 | 回复时间中位数 | 适合回答的问题 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `trustpilot/reviews`（邀请） | 43 条 | 8 条 | 38 条 | 22.3 小时 | 下单顾客的整体满意度 |
| `trustpilot/reviews`（自发） | 7 条 | 6 条 | 4 条 | 17.3 小时（只有 4 个数） | 主动来投诉的人在说什么 |
| `google_play/reviews` | 100 条 | 20 条 | 23 条 | 0.8 小时 | 应用版本和功能问题 |
| `reddit/subreddit_posts` | 50 个帖子 | 无星级 | 无 | 无 | 顾客在问什么、讨论什么 |

## 落表：一张 Delta 表装下三种来源

Trustpilot 评价、Google Play 评价和 Reddit 帖子的字段名各不相同：星级在 Trustpilot 叫 `rating`，在 Google Play 叫 `score`；点赞在 Google Play 叫 `thumbs_up`，另外两边叫 `like_count`。如果每个来源一张表，Genie Agent 回答「三个渠道上周一共多少条 1–2 星」时要自己写三段 `UNION`，出错的机会多一倍。我们的做法是一张宽表，公共字段做成列，各来源独有的字段放进一个 `VARIANT` 列备查。下表右边三列是目录 `response_fields` 里的原字段名，「—」表示这个来源没有这一项。我们用脚本把表里每个原字段和当天目录的 `response_fields` 比了一遍，差集为空。

| Delta 列 | `trustpilot/reviews` | `google_play/reviews` | `reddit/subreddit_posts` |
| --- | --- | --- | --- |
| `source_id` | `id` | `id` | `id` |
| `url`、`title`、`text` | 同名 | 同名 | 同名 |
| `rating` | `rating`（1–5） | `score`（1–5） | — |
| `like_count` | `like_count` | `thumbs_up` | `like_count` |
| `comment_count` | — | — | `comment_count` |
| `reply_text`、`reply_at` | 同名（商家回复） | 同名（开发者回复） | — |
| `posted_at` | `posted_at` | `posted_at` | `posted_at` |
| `updated_at`、`experience_at` | 同名 | — | — |
| `language` | `language` | `language` | — |
| `country`、`verification_level`、`review_source` | `country`、`verification_level`、`source` | — | — |
| `app_version` | — | `app_version` | — |
| `community`、`flair` | — | — | `community`、`flair` |
| `author_hash` | `author_name` 取哈希 | `author_name` 取哈希 | `author_username` 取哈希 |

作者名只存哈希。Genie Agent 的回答会被很多同事看到，评论人的名字对分析没有用，留着反而要处理隐私问题；哈希值仍然能数「同一个人发了几条」。头像地址（`author_image`、`author_avatar_url`）直接丢掉。三列是我们自己加的：`dedupe_key`（来源加原 id，例如 `trustpilot:6af7a918…`）、`snapshot_ts`（这次调用的时刻）、`ingested_at`（写入表的时刻）。

```text
-- 配置示例：Unity Catalog 里的目标表（没有在 Databricks 上执行过）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS main.voice.public_brand_reviews (
  dedupe_key         STRING NOT NULL COMMENT '来源:原id，例如 trustpilot:6af7…；去重和 MERGE 的键',
  source             STRING NOT NULL COMMENT 'EveryInfra 能力名：trustpilot/reviews、google_play/reviews、reddit/subreddit_posts',
  brand              STRING NOT NULL COMMENT '品牌，例如 hellofresh',
  source_id          STRING NOT NULL,
  url STRING, title STRING, text STRING,
  rating             INT    COMMENT '1–5 星；Reddit 为空',
  like_count         INT, comment_count INT,
  reply_text         STRING COMMENT '商家或开发者的回复；为空表示没回',
  reply_at           TIMESTAMP,
  posted_at          TIMESTAMP NOT NULL,
  updated_at         TIMESTAMP, experience_at TIMESTAMP,
  language STRING, country STRING,
  verification_level STRING COMMENT 'Trustpilot：invited 邀请评价 / not-verified 自发评价',
  review_source STRING, app_version STRING, community STRING, flair STRING,
  author_hash        STRING COMMENT 'sha256(作者名)，不存原名',
  extra              VARIANT COMMENT '其余原字段',
  snapshot_ts        TIMESTAMP NOT NULL,
  ingested_at        TIMESTAMP NOT NULL
) CLUSTER BY (brand, source, posted_at)
COMMENT '公开评论与帖子，按 dedupe_key 去重，每天增量 MERGE';
```

`CLUSTER BY` 用的是 Delta 的[液体聚簇](https://docs.databricks.com/aws/en/delta/clustering)，Genie 生成的查询大多按品牌、来源和时间过滤，按这三列聚簇能少扫数据。列注释要写清楚，[Genie Agents 最佳实践](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/best-practices)把「Unity Catalog 里的表和列描述」列为准确率的第一条，`verification_level` 这一列尤其要写明两个取值的意思，原因见前面「三个来源各自的样子」一节的数字。

## 每天增量怎么取：水位线加回看窗口

这三个来源都没有「给我某个时间点以后的新评论」这种参数。`trustpilot/reviews` 有一个 `date` 参数，只能取 `last7days`、`last30days` 这类相对时段；`google_play/reviews` 和 `reddit/subreddit_posts` 按最新排序，返回最新的若干条。所以增量要靠我们自己：每个来源记一个水位线（上次见过的最新 `posted_at`），每次按最新排序拉一批，用 `dedupe_key` 去重后 `MERGE` 进表。

拉多少条够，要看这个来源一天出多少条。T1 那一轮的数字是：Trustpilot 最新 50 条覆盖了 6.77 天，Google Play 最新 100 条覆盖了 27.59 天，r/hellofresh 最新 50 个帖子覆盖了 9.17 天。按这个速度，每天跑一次时，Trustpilot 一天约 7.4 条、Google Play 约 3.6 条、r/hellofresh 约 5.5 条，每次拉 50 条都有好几倍的余量。判断余量够不够有一个简单的检查：如果这一批里最旧的一条 `posted_at` 仍然晚于水位线，说明这批没盖住上次到这次之间的全部新内容，要翻页（Google Play 用响应里的 `next_page_token`）或者加大 `limit`。

![横向条形图：同一品牌 HelloFresh 按最新排序，一次调用返回的最新 N 条能往回覆盖几天。Trustpilot 评价 50 条覆盖 6.8 天（青绿色高亮），r/hellofresh 帖子 50 条覆盖 9.2 天，Google Play 评价 100 条覆盖 27.6 天。数据为 EveryInfra 真调，2026 年 11 月 14 日 13:08 至 13:11，新加坡时间。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-03-coverage-days-bar.zh.light.svg)

水位线不能卡得太死。Trustpilot 的评论有 `posted_at` 和 `updated_at` 两个时间，T1 里第一条评论 `posted_at` 是 02:19:36（UTC），`updated_at` 是 02:49:31，评论人发布半小时后又改过；商家回复也是后补上去的。只按「比水位线新的 id」插入，会漏掉老评论后来加上的回复和修改。所以 `MERGE` 分两种情况：没见过的 `dedupe_key` 插入；见过的，只在回复、正文、点赞这几列变了时更新。[Delta 的 MERGE 文档](https://docs.databricks.com/aws/en/delta/merge)提醒两件事：源数据自己要先去重，否则同一批里的重复行会被一起插入；只在最近几天里找重复，可以用时间条件缩小范围。时间条件放在哪里很要紧，见代码后的说明。

```text
-- 配置示例：每天的增量写入（staging 表由下一节的作业写入）
MERGE INTO main.voice.public_brand_reviews AS t
USING (
  SELECT * FROM main.voice.public_brand_reviews_staging
  WHERE posted_at > current_timestamp() - INTERVAL 60 DAYS   -- 回看窗口放在源一侧
  QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dedupe_key ORDER BY snapshot_ts DESC) = 1
) AS s
ON t.dedupe_key = s.dedupe_key                                -- 匹配条件只用去重键
WHEN MATCHED AND (t.reply_text IS DISTINCT FROM s.reply_text
               OR t.text IS DISTINCT FROM s.text
               OR t.like_count IS DISTINCT FROM s.like_count) THEN
  UPDATE SET t.reply_text = s.reply_text, t.reply_at = s.reply_at, t.text = s.text,
             t.like_count = s.like_count, t.updated_at = s.updated_at, t.snapshot_ts = s.snapshot_ts
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;
```

回看窗口取 60 天，是按 Google Play 最新 100 条覆盖 27.59 天、再放一倍余量定的。这个时间条件要写在 `USING` 子查询里过滤 staging，不能写进 `ON`。写进 `ON` 时，staging 里一条 60 天以前发的评论（低频来源按最新排序拉一页，就可能带回这样的老评论）会让 `ON` 不成立，被当成 NOT MATCHED，每天再插入一次，表里就出现重复行。放在源一侧，60 天以前的老评论这一轮直接不参与合并，表里已有的那一行保持不变。评论被删掉的情况这里不处理，因为按最新排序只拉一页时，「这一页里没出现」不等于「被删了」。

## 多个作业写同一张表时怎么避免冲突

一个品牌一个作业很简单。真到用起来，市场部会再加竞品，客服会要自己的产品线，很快就有五六个作业在同一时段往 `public_brand_reviews` 里写。Databricks 的[隔离级别与写冲突文档](https://docs.databricks.com/aws/en/optimizations/isolation-level)写明：多个作业或用户同时写同一张表时，其中一些写入会因冲突异常失败。Databricks 一侧同样没有实测，下面是配置示例。

第一件事是让表满足行级并发的条件。[行级并发文档](https://docs.databricks.com/aws/en/optimizations/isolation/row-level-concurrency)列了三个条件：Databricks Runtime 14.3 LTS 及以上、表不分区、表开了删除向量。三个都满足时，两个并发的 `MERGE` 改的是同一个数据文件里的不同行，也能自动解决，不再报冲突。前面的建表语句用的是液体聚簇，没有分区，第二条已经满足；删除向量用一句 `ALTER TABLE` 打开。注意这句本身是元数据变更，文档写明元数据变更可能让同一时刻所有并发写入失败，所以要在建表时、没有作业在跑的时候执行一次，不要放进每天的作业里。

第二件事是让每个作业只碰自己那一块。同一份文档建议在 `MERGE` 的匹配条件里显式写上隔离用的列，让两个操作涉及的文件集合不重叠。对这张表来说就是把 `brand` 写进 `ON` 条件，再配合按 `brand` 聚簇，HelloFresh 的作业和竞品的作业基本不会读到对方的文件。staging 表也按品牌分开，每个作业写自己的 `public_brand_reviews_staging_<品牌>`，避免一个作业的 `INSERT OVERWRITE` 把另一个作业还没合并的数据冲掉。

```text
-- 配置示例：建表后执行一次，打开删除向量（元数据变更，避开作业运行时段）
ALTER TABLE main.voice.public_brand_reviews SET TBLPROPERTIES ('delta.enableDeletionVectors' = true);

-- 每个品牌的作业只合并自己的品牌
MERGE INTO main.voice.public_brand_reviews AS t
USING (
  SELECT * FROM main.voice.public_brand_reviews_staging_hellofresh
  WHERE posted_at > current_timestamp() - INTERVAL 60 DAYS
  QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dedupe_key ORDER BY snapshot_ts DESC) = 1
) AS s
ON t.brand = 'hellofresh' AND t.dedupe_key = s.dedupe_key
WHEN MATCHED AND (t.reply_text IS DISTINCT FROM s.reply_text
               OR t.text IS DISTINCT FROM s.text
               OR t.like_count IS DISTINCT FROM s.like_count) THEN
  UPDATE SET t.reply_text = s.reply_text, t.reply_at = s.reply_at, t.text = s.text,
             t.like_count = s.like_count, t.updated_at = s.updated_at, t.snapshot_ts = s.snapshot_ts
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;
```

第三件事是把重试放在对的地方。文档写明，两个操作冲突时只有「读了受影响数据」的那个会失败，单纯追加的 `INSERT` 不会是失败的一方，所以重试逻辑要加在 `MERGE` 上，而不是加在调接口那一步。调接口那一步已经有自己的重试和幂等键，重跑也不会重复扣费；`MERGE` 失败时只需要隔几十秒再执行一次同一条语句，因为 staging 表里的数据还在。

第四件事和表结构有关。文档提醒带自增标识列（identity column）的表不支持并发事务，所以这张表的主键用字符串 `dedupe_key`，不用自增 ID。另一个原因是新字段：某个来源以后多返回一个字段时，如果每次都 `ALTER TABLE ADD COLUMNS`，就会撞上前面说的元数据变更，让当时所有作业一起失败。来源独有的字段先进 `extra` 这个 `VARIANT` 列，等确认要长期用、要给 Genie 写列说明了，再挑一个没有作业在跑的时间加成正式列。读的一方不用担心：文档写明读者看到的是查询开始那一刻的一致快照，Genie Agent 查询时如果有作业在写，也不会读到写了一半的数据。

## 接法一：在 Genie One 对话里经远程 MCP 直接问（配置示例）

这条路适合临时的问题：产品经理在 Genie One 里问「HelloFresh 最近 10 条 1–2 星 Trustpilot 评论在抱怨什么」，Genie 当场调 EveryInfra 的工具拿数据，不落表。Databricks 一侧我们没有工作区实测，下面的步骤按[外部 MCP 服务器文档](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/register-mcp-service)（页面更新日期 2026 年 10 月 27 日）整理。

第一步，在 Unity Catalog 里建一个 HTTP 连接存 Key。[HTTP 连接文档](https://docs.databricks.com/aws/en/query-federation/http)给的 SQL 写法支持从密钥范围读 bearer token，Key 不会出现在任何人的代码里；文档还写明，令牌只会发往建连接时填的那个主机名。

```text
-- 配置示例：Key 先放进密钥范围 everyinfra，再建连接
CREATE CONNECTION everyinfra_mcp TYPE HTTP
OPTIONS (
  host 'https://api.everyinfra.com',
  port '443',
  base_path '/mcp',
  bearer_token secret('everyinfra', 'api_key')
);
```

第二步，在 Unity Gateway 的 MCPs 页面点「+ MCP」，选「Connect an existing MCP server」，挑一个 catalog 和 schema（例如 `main.voice`），名字填 `everyinfra`（建了以后不能改），连接选上一步的 `everyinfra_mcp`，点「Create & load tools」。EveryInfra 的 MCP 服务器会列出 12 个工具（11 月 14 日 13:11 调 `tools/list` 实测），只需要勾 `everyinfra_list_capabilities`、`everyinfra_call_api`、`everyinfra_get_job` 三个读数据的工具，其余的（工单、充值链接、验证码、对话接口）在这个场景里用不上，关掉能少占模型的上下文，也少一类误调用。登记完的完整名是 `main.voice.everyinfra`，URL 是 `https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/main.voice.everyinfra`。文档建议先在 AI Playground 里选一个开了工具的模型，加上这个外部 MCP，让它调一次只读工具确认能通。

第三步，授权。[Unity Gateway 的 MCP 治理文档](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/govern-mcp-service)讲怎么把 `EXECUTE` 授给一个组；[Genie One 外部应用文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-one/external-sources)写明，用户在对话框左下角的加号里点「Connectors」→「Browse connectors」就能把它加进当前对话，网关在每次工具调用前检查调用人有没有 `EXECUTE`，并把用量和审计记录写进系统表。这里的 Key 是连接上的共享凭据，所有有 `EXECUTE` 的人调用时扣的是同一个 EveryInfra 账户，所以授权范围要和预算一起定。

HTTP 连接文档一共列了五种鉴权方式：Bearer token、动态客户端注册、OAuth M2M、共享的 OAuth U2M 和每个用户各自的 OAuth U2M。EveryInfra 的远程 MCP 用 API Key 鉴权，对应第一种。如果你的团队希望每个人用自己的 EveryInfra 账户、各扣各的钱，就不能用一个共享连接，而要给每个团队各建一个连接、各存一把 Key，再分别授权，这样账单也能按团队分开看。

Genie 发出的工具调用长这样（这是我们 11 月 14 日 13:29（新加坡时间）经 `https://api.everyinfra.com/mcp` 发出的真实请求，参数和对话里的提问一一对应）：

```text
{"jsonrpc": "2.0", "id": 3, "method": "tools/call",
 "params": {"name": "everyinfra_call_api",
            "arguments": {"platform": "trustpilot", "action": "reviews",
                          "params": {"company": "hellofresh.com", "stars": ["1", "2"], "limit": 10}}}}
```

返回的 `results` 是 10 条 1–2 星评价，其中 1 星 8 条、2 星 2 条；`charged_usd` 是 $0.001389，和走 REST 同一个价，一次调用扣一次，不按条数加价。10 条里 `verification_level` 为 `not-verified` 和 `invited` 的各 5 条，而且全部出现在 13:28 那一轮按最新排序取的 50 条里。对话里临时问「最近的差评」时，用 `stars` 先筛、只取 10 条，模型要读的内容少得多，回答也更集中。下图是这次返回的前两条，作者名已隐去。

![EveryInfra 接口真实返回的截图：一张代码卡片，显示 trustpilot/reviews 返回的 JSON 前两条，字段有 id、title、text（已截短）、rating、verification_level、posted_at、reply_at，作者名已隐去；青绿框标出 rating 和 verification_level 两个字段。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/img-mcp-response.webp)

经 MCP 调 trustpilot/reviews 的真实返回，只留两条，长文本截短，作者名隐去。 [EveryInfra 接口返回截图，2026 年 11 月 14 日](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)

## 接法二：定时作业经 REST 落进 Delta 表，再让 Genie Agent 查（配置示例）

要回答「上个月」「和去年同期比」这类问题，就要有历史；要让 Genie Agent（而不只是 Genie One）回答，就要有表。这条路由一个 Lakeflow 作业每天跑一次：调 EveryInfra 的 REST 接口，写进 staging 表，再执行「每天增量怎么取」一节的 `MERGE`。

请求可以不碰 Key。HTTP 连接文档写了一个代理地址：对 `https://<workspace-hostname>/api/2.0/unity-catalog/connections/<连接名>/proxy/<子路径>` 发请求，Databricks 会把连接里存的凭据加上再转发。为 REST 另建一个 `base_path` 为 `/api/v1` 的连接 `everyinfra_api`，作业里的请求就发到 `.../connections/everyinfra_api/proxy/social`。文档没有写代理会不会原样转发自定义请求头；如果 `Idempotency-Key` 被丢掉，就退回到用 `dbutils.secrets.get` 读 Key、直接请求 `https://api.everyinfra.com/api/v1/social`。[密钥文档](https://docs.databricks.com/aws/en/security/secrets/)写明作业里的 `dbutils.secrets` 读工作区密钥范围是支持的。

```text
# 配置示例：Lakeflow 作业里的一个 Python 任务。请求参数和我们 11 月 14 日本地实测用的一样；Databricks 一侧没有跑过。
import hashlib, json, time, datetime, requests
from pyspark.sql import Row

KEY = dbutils.secrets.get("everyinfra", "api_key")
URL = "https://api.everyinfra.com/api/v1/social"
RUN_DAY = datetime.date.today().isoformat()
JOBS = [
    ("trustpilot", "reviews", {"company": "hellofresh.com", "sort": "newest", "limit": 50}),
    ("google_play", "reviews", {"app_id": "com.hellofresh.androidapp", "sort": "newest", "limit": 100}),
    ("reddit", "subreddit_posts", {"subreddit": "hellofresh", "sort": "newest", "limit": 50}),
]

def call(platform, action, params):
    # 同一天同一项能力用同一个幂等键：作业被重跑时不会重复扣费
    idem = f"hellofresh:{platform}:{action}:{RUN_DAY}"
    for attempt in range(4):
        r = requests.post(URL, timeout=120, json={"platform": platform, "action": action, "params": params},
                          headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}", "Idempotency-Key": idem})
        if r.status_code == 429:
            time.sleep(int(r.json()["error"].get("retry_after", 60))); continue
        if r.status_code in (502, 503, 504):
            time.sleep(30 * (attempt + 1)); continue   # 失败不扣费，稍后重试
        r.raise_for_status()
        return r.json()
    raise RuntimeError(f"{platform}/{action} 重试 4 次仍失败")

rows, snap = [], datetime.datetime.utcnow()
for platform, action, params in JOBS:
    body = call(platform, action, params)
    for x in body["results"]:
        rows.append(Row(
            dedupe_key=f"{platform}:{x['id']}", source=f"{platform}/{action}", brand="hellofresh",
            source_id=x["id"], url=x.get("url"), title=x.get("title"), text=x.get("text"),
            rating=x.get("rating", x.get("score")), like_count=x.get("like_count", x.get("thumbs_up")),
            comment_count=x.get("comment_count"), reply_text=x.get("reply_text"), reply_at=x.get("reply_at"),
            posted_at=x["posted_at"], updated_at=x.get("updated_at"), experience_at=x.get("experience_at"),
            language=x.get("language"), country=x.get("country"), verification_level=x.get("verification_level"),
            review_source=x.get("source"), app_version=x.get("app_version"), community=x.get("community"),
            flair=x.get("flair"),
            author_hash=hashlib.sha256((x.get("author_name") or x.get("author_username") or "").encode()).hexdigest(),
            extra=json.dumps({k: v for k, v in x.items() if k in ("author_review_count", "is_verified", "domain", "external_link")}),
            snapshot_ts=snap.isoformat(), ingested_at=datetime.datetime.utcnow().isoformat()))

spark.createDataFrame(rows).createOrReplaceTempView("batch")
spark.sql("""INSERT OVERWRITE main.voice.public_brand_reviews_staging
             SELECT dedupe_key, source, brand, source_id, url, title, text, CAST(rating AS INT),
                    CAST(like_count AS INT), CAST(comment_count AS INT), reply_text, CAST(reply_at AS TIMESTAMP),
                    CAST(posted_at AS TIMESTAMP), CAST(updated_at AS TIMESTAMP), CAST(experience_at AS TIMESTAMP),
                    language, country, verification_level, review_source, app_version, community, flair,
                    author_hash, parse_json(extra), CAST(snapshot_ts AS TIMESTAMP), CAST(ingested_at AS TIMESTAMP)
             FROM batch""")
# 接着执行「每天增量怎么取」一节的 MERGE
```

幂等键的写法和为什么要带，单独写过一篇：[AI agent 重试时怎么用 Idempotency-Key 防重复扣费](/blog/api-idempotency-key-ai-agent-retry)。作业的时间表按[定时作业文档](https://docs.databricks.com/aws/en/jobs/scheduled)在「Schedules & Triggers」里设，高级模式可以写 Quartz cron 并选时区；文档提醒，选了有夏令时的时区，按小时跑的作业在夏令时切换那天会被跳过或推迟一两个小时，每天一次的作业不受影响。

![流程图：上面一路是 Genie One 对话，经 Unity Gateway 里登记的外部 MCP「main.voice.everyinfra」实时调用 EveryInfra 远程 MCP，结果只进对话不落表；下面一路是每天 1 次的 Lakeflow 作业，经 REST 调 trustpilot/reviews、google_play/reviews、reddit/subreddit_posts 三项能力，写进 staging 表，再 MERGE 进 Delta 表 public_brand_reviews，Genie Agent 查这张表并和销量表、工单表一起回答。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-02-two-routes-flow.zh.light.svg)

表建好以后，在 Genie Agent 的配置里把 `public_brand_reviews` 和企业自己的销量表、工单表放在一起，再写几条说明。[Genie Agents 概念文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/concepts)写了数据权限的规则：SQL 用作者嵌入的计算凭据在 SQL 仓库上跑，数据权限按提问人自己的 Unity Catalog 权限判断，所以评论表可以单独授权给市场和客服团队。下面是我们建议写进 Agent 说明里的三条：

> 1. 「差评」指 `rating` 为 1 或 2；Reddit 帖子没有星级，不计入差评。 2. Trustpilot 的 `verification_level = 'invited'` 是商家邀请来的评价，`'not-verified'` 是自发评价，问「顾客自发怎么说」时只看后者。 3. 时间按 `posted_at` 算；问「最近」默认指最近 7 天。

## Databricks Genie Agent 里能问出什么：三条示例 SQL

[Genie Agents 最佳实践](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/best-practices)更推荐另一种写法：业务含义尽量用 SQL 表达式和示例 SQL 来定义，纯文字说明只留给其他办法表达不了的情况。文档的原意是，示例 SQL 能让 Genie 把用户的问题匹配到验证过的查询上，再照着它回答相近的问题。所以表建好以后，第一件事是把三个最常被问到的问题写成示例 SQL 放进 Agent。下面三条是我们按 HelloFresh 的数据设计的，表名和列名和前文一致，工单表 `main.support.tickets` 是假设的结构，换成你自己的即可。

第一个问题是「上周顾客自发的差评都在说什么」。关键在于先按 `verification_level` 过滤，再按星级过滤，并且按发布时间而不是入表时间算「上周」。前文的样本里，14 条差评有 8 条是邀请评价，不先过滤的话，「上周差评摘要」大半写的是邀请评价。

「上周」用哪个时间算，也要按数据定。Trustpilot 每条评价有 `experience_at`（顾客说的体验日期）和 `posted_at`（发布时间）。T1 那 50 条里，从体验到发布的中位数是 12.7 天：3 天以内写的只有 9 条，3–15 天的 29 条，15–60 天的 4 条，60 天以上的 8 条，最久的一条隔了 304.8 天。如果按 `experience_at` 算「上周」，上周的差评数在之后两三周里还会一直往上涨，同一个问题这周问和下周问答案不一样；按 `posted_at` 算，一周过完这个数基本就定了。所以示例 SQL 和 Agent 说明都按 `posted_at`，`experience_at` 只在要看「顾客在哪天遇到问题」时用。

![柱状图：Trustpilot 评价从体验日期到发布日期隔了几天。3 天以内 9 条，3–15 天 29 条，15–60 天 4 条（青绿色），60 天以上 8 条（青绿色），中位数 12.7 天。数据为 EveryInfra 真调，HelloFresh 最新 50 条，2026 年 11 月 14 日，新加坡时间。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-09-experience-lag-bar.zh.light.svg)

```text
-- 配置示例：示例 SQL 1「上周顾客自发的差评」
SELECT posted_at, rating, title, text, reply_text IS NOT NULL AS replied
FROM main.voice.public_brand_reviews
WHERE brand = 'hellofresh'
  AND source = 'trustpilot/reviews'
  AND verification_level = 'not-verified'
  AND rating <= 2
  AND posted_at >= date_trunc('WEEK', current_date()) - INTERVAL 7 DAYS
  AND posted_at <  date_trunc('WEEK', current_date())
ORDER BY posted_at DESC;
```

第二个问题是「差评里说的事，退款工单里有没有」。示例 SQL 按天和关键词把两边对上，关键词表 `main.voice.issue_keywords` 由业务方维护，例如「steak、beef」对应「肉类品质」。这种对法是近似的，评论人和下单人对不上号，只能看同一时段同一类问题在两边是不是一起冒出来。

```text
-- 配置示例：示例 SQL 2「差评话题和退款工单按周对比」
WITH r AS (
  SELECT date_trunc('WEEK', posted_at) AS wk, k.issue, count(*) AS low_reviews
  FROM main.voice.public_brand_reviews v
  JOIN main.voice.issue_keywords k ON lower(v.text) LIKE concat('%', k.keyword, '%')
  WHERE v.brand = 'hellofresh' AND v.rating <= 2
  GROUP BY 1, 2),
t AS (
  SELECT date_trunc('WEEK', created_at) AS wk, issue, count(*) AS refund_tickets
  FROM main.support.tickets
  WHERE brand = 'hellofresh' AND ticket_type = 'refund'
  GROUP BY 1, 2)
SELECT coalesce(r.wk, t.wk) AS wk, coalesce(r.issue, t.issue) AS issue,
       coalesce(low_reviews, 0) AS low_reviews, coalesce(refund_tickets, 0) AS refund_tickets
FROM r FULL OUTER JOIN t ON r.wk = t.wk AND r.issue = t.issue
ORDER BY wk DESC, low_reviews DESC;
```

第三个问题是「哪个渠道我们回得慢」。用 `percentile` 算回复时间中位数，结果应该和前文实测的量级一致：Trustpilot 约 22 小时，Google Play 不到 1 小时。如果 Genie 回答的数和这个差得很远，多半是它把没回复的评论也算进去了，可以把它加成基准问题。最后一列是上文说的差评回复率，按本次样本，Trustpilot 应该是 10/14，Google Play 是 11/20；`percentile` 会跳过 `reply_at` 为空的行，所以同一条 SQL 里不用再按是否回复过滤。

```text
-- 配置示例：示例 SQL 3「各渠道回复时间中位数（小时）」
SELECT source,
       count(*) AS reviews,
       count(reply_at) AS replied,
       percentile(timestampdiff(MINUTE, posted_at, reply_at) / 60.0, 0.5) AS median_reply_hours,  -- 没回复的行 reply_at 为空，不参与
       count_if(rating <= 2 AND reply_at IS NOT NULL) / count_if(rating <= 2) AS low_star_reply_rate
FROM main.voice.public_brand_reviews
WHERE brand = 'hellofresh' AND rating IS NOT NULL
GROUP BY source;
```

最佳实践页还建议，问题核对过以后加成基准问题（benchmark），用不同的问法反复测、按准确率打分。上面三条的答案都能从原始数据复算，适合做第一批基准。[监控 Genie Agent 的文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/monitor)写了另一条反馈渠道：用户可以把回答标记为需要复核，有 CAN MANAGE 权限的人在监控页里确认或修正。

权限方面，评论原文里偶尔会有顾客自己写的订单号、电话或地址。[行过滤和列掩码文档](https://docs.databricks.com/aws/en/data-governance/unity-catalog/filters-and-masks/)给的办法是给 `text` 列加列掩码，例如只有客服组看得到原文，其他人看到的是去掉数字串以后的版本。Genie Agent 的数据权限按提问人自己的 Unity Catalog 权限判断，Genie 生成的查询也在 Unity Catalog 的权限检查下运行，所以列掩码可以和 Agent 一起用。

## 每天早上发一份评论简报：Genie One 定时任务

表和 Agent 都有了以后，最常见的下一个需求是「别让我每天去问，直接发给我」。常驻的新 Genie 还在等预览名额，但 Genie One 现在就有定时任务。[Genie One 对话文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-one/chat)写明，定时任务在指定时间自动运行，结果发到一个对话线程里，同时给你发一封带图表和 PDF 附件的邮件；11 月 12 日的发布说明又加了一条，定时任务可以发邮件给组织里的其他人。文档举的例子是：「每天给我发一份我这家门店所有新顾客评论的简报」。

建任务有两种方式。一种是在对话里直接用自然语言说，Genie One 会追问时间、范围这些细节，然后把任务加进 Schedules；另一种是在侧边栏点 Schedules，在「+ Create in chat」旁边的下拉里选「Create manually」，填标题、说明、连接、时间表和时区。我们建议用第二种，把说明写死，免得每天的简报范围和写法变来变去。下面是按本文的表写的任务说明，属于配置示例：

> 每天新加坡时间上午 9 点运行。用 public_brand_reviews 表，只看 brand = 'hellofresh'。第一段：过去 24 小时三个来源各新增多少条，按 posted_at 算。第二段：Trustpilot 自发评价（verification_level = 'not-verified'）里 1–2 星的全部列出，每条一句话概括，标出是否已回复。第三段：Google Play 1–2 星评价里提到的应用版本（app_version），按次数排序。第四段：r/hellofresh 评论数最多的 3 个帖子标题。没有新数据的段落写「无新增」，不要编造。

这份说明里的每个过滤条件都对应前文的一个实测发现：自发评价单独列，是因为在这次样本里两类的差评率差得很远（6/7 对 8/43）；Google Play 看版本，是因为评价带 `app_version`，样本里 85 条集中在最近四个版本，能直接对上你们的发版记录；Reddit 只取评论数最多的帖子，是因为它没有星级，而评论最多的 3 个帖子就占了三分之一的评论。任务运行的时间要排在评论作业之后，例如作业在新加坡时间早上 8 点跑完写表，简报 9 点发，中间留出 `MERGE` 和重试的时间。简报的收件人也写在任务里，换人时只改任务，不用动作业和表。

简报只查表，不调接口，多发几个人也不多扣费。如果有人想在简报里顺手加「今天 Trustpilot 最新的 10 条差评」，那是接法一的实时调用，它和表里的数据会有重叠，最好在说明里写清楚以表为准。

## 两种接法怎么选

建议先建表，再给少数人开对话里的实时查询。

| 比较项 | 接法一：Genie One + 自定义 MCP | 接法二：作业落表 + Genie Agent |
| --- | --- | --- |
| 新鲜度 | 问的那一刻 | 最多晚一个作业周期（每天 1 次就是最多晚 24 小时） |
| 历史和同比 | 没有，每次只拿最新一批 | 有，表里一直累积 |
| 能不能和销量表、工单表一起查 | 要靠模型在对话里拼 | 一条 SQL 就能 JOIN |
| 谁能用 | Genie One 用户，从 Browse connectors 加 | Genie Agent 的所有用户，按表授权 |
| Genie Agent 能不能用 | 文档列出的连接器里没有自定义 MCP | 能，表是 Unity Catalog 里的普通表 |
| 接口费 | 每问一次扣一次 | 每天固定几次，见下一节 |
| 审计 | 网关按调用记用量和审计日志 | 作业运行记录 + 表的版本历史 |
| 阶段 | 文档已上线 | 用到的全是正式功能（作业、Delta、Genie Agents） |

## 一笔账：每天一次要多少钱

EveryInfra 一侧按目录 `price_usd` 和响应里的 `charged_usd` 算。三项能力当天的目录价是：`trustpilot/reviews` 每次 $0.001389，`google_play/reviews` 每次 $0.001389，`reddit/subreddit_posts` 每次 $0.000556，都是一次调用返回最多 `limit` 条、只扣一次。T1 那一轮三次调用的 `charged_usd` 和目录价一致，加起来是 $0.003334，这就是作业跑一次的接口费。

| 频率 | 每天调用次数 | 每天接口费 | 30 天接口费 |
| --- | --- | --- | --- |
| 每天 1 次 | 3 | $0.003334 | $0.10 |
| 每 6 小时 1 次 | 12 | $0.013336 | $0.40 |
| 每小时 1 次 | 72 | $0.080016 | $2.40 |

算法：$0.001389 + $0.001389 + $0.000556 = $0.003334，再乘以每天轮数和 30 天。每小时跑一次对这个品牌没有意义：Trustpilot 一天约 7.4 条，每小时跑大多数时候拿回来的都是已经见过的 id，钱花了，新数据没有多。T2、T3 两轮（见实测一节）隔 20 分钟、40 分钟再拉，三个来源新出现的 ID 都是 0。

![柱状图：同样三项能力，跑得越勤 30 天接口费越高。每天 1 次 $0.10（青绿色高亮），每 6 小时 1 次 $0.40，每小时 1 次 $2.40。一轮等于三项能力各调 1 次，实测 $0.003334。数据为 EveryInfra 真调 charged_usd，2026 年 11 月 14 日，新加坡时间。](https://everyinfra.com/articles/databricks-genie-agent-public-social-review-data/fig-06-monthly-cost-bar.zh.light.svg)

Databricks 一侧有三块钱要分开看。第一块是 Genie 本身：[Genie 文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie)写明，Genie One 和 Genie Agents 对用户的使用到 2027 年 1 月 31 日前免费，服务主体不在优惠里，按标准价计费。接法二的作业用服务主体跑，但只调 EveryInfra 和写表，不调 Genie，所以不产生 Genie 费用；用户在 Genie Agent 里提问，算的是用户自己的用量。[Genie 价格页](https://www.databricks.com/product/pricing/genie)的注释写，免费额度只覆盖 Genie 的大模型用量，Genie 生成的查询跑在 SQL 仓库上，仓库费另算，并给了一个换算「150 DBU 在美国东部约合 $10.50」。[Azure Databricks 的成本监控文档](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/genie/monitor-cost)给了按 `GENIE_FREE_USAGE` 这个 SKU 查免费额度用量的 SQL。第二块是作业的计算费，取决于你用无服务器计算还是自己的集群，这里不估。第三块是存储，这张表一个品牌一年也就几千行，可以忽略。

## 做不了的和要注意的

第一，[Genie Agents 连接 MCP 的文档](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/external-tools)写明，通过 Agent mode 的 API 只能用读工具，用户也没法在 API 里完成连接器登录；想从自己的应用里程序化地问 Genie Agent，连接器那部分要先在界面里授权好。第二，Genie One 里加自定义 MCP 服务时，如果服务用的是每个用户各自的 OAuth，每个用户都要自己登录一次；用共享 bearer token 就没有这一步，但所有人扣同一个账户。

数据一侧也有边界。`hellofresh.com` 这个域名下 T1 那 50 条 Trustpilot 评价的 `country` 全是 US；要看其他国家的评价，把 `company` 换成那个国家站点的域名分别查。

最后是平台规则。公开页面能看到的评论，用于内部分析和改进产品是常见做法，但转载评论原文、拿评论训练模型、对外发布评论人的信息，各平台的条款有不同要求，例如 [Reddit 数据 API 条款](https://redditinc.com/policies/data-api-terms)和 [Trustpilot 的评论人准则](https://legal.trustpilot.com/for-reviewers/guidelines-for-reviewers)。这一类问题请让法务看，本篇不给法律意见；表里只存作者名哈希，就是为了减少这方面的麻烦。

## 和前几篇的区别

站内写过两篇相近的：[Airbyte MCP 接社媒数据：差评和退货合表](/blog/airbyte-mcp-social-data-agent)讲的是 Airbyte 的 MCP 能查仓库里的订单退货、查不了公开评论，重点在评论和订单能不能对上；[Google Data Agent Kit 接入社媒数据](/blog/google-data-agent-kit-bigquery-social-data)讲的是 BigQuery 一侧的表结构。还有一篇 [SMS MCP 差评短信提醒](/blog/sms-mcp-review-alerts-google-maps-app-reviews)讲按评论 ID 去重后发提醒。本篇的重点是 Databricks 这一侧：第二代 Genie 的三条 MCP 路分别能做什么、Genie Agent 文档没有写到自定义 MCP 时怎么用落表补上、Delta `MERGE` 怎么处理后补的商家回复，以及 Trustpilot 邀请评价和自发评价要分开看。评论数据怎么做成产品，可以再看[评论数据如何做成付费产品](/blog/review-data-productization)。

## 行业动向

- 2026 年 11 月 11 日：Databricks 发布第二代 Genie，同时推出给 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot Cowork、Grok Bot 用的 Genie 插件（[插件博客](https://www.databricks.com/blog/bring-your-business-context-chatgpt-claude-microsoft-copilot-cowork-and-grok-bot)），同日 [Genie Ontology 正式可用](https://www.databricks.com/blog/announcing-ga-genie-ontology)。对读者的意思是：别的 agent 能经 Genie 读你的仓库，但往仓库里补外部数据仍要你自己接。
- 2026 年 11 月 12 日：[AI/BI 与 Genie One 发布说明](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-bi/release-notes/2026)写，Genie Agent 的配置页有了单独的连接器区（Beta），Genie One 的定时任务可以给其他同事发邮件。意味着按天出的评论简报可以直接发给团队。
- 2026 年 11 月 5 日：同一份发布说明写，用户只能访问 Genie Agent 挂的部分 MCP 连接时，不再被整个挡住，Agent 只用他能访问的来源回答。意味着评论表和连接器可以分团队授权。
- 2026 年 11 月 2 日：同一份发布说明写，Genie Agent 可以分析 Unity Catalog 卷里的文件（公开预览），例如 PDF、幻灯片和图片，回答时附带指向原页的引用。意味着评论截图、门店照片这类非结构化材料以后也能放进同一个 Agent，但星级和时间这些结构化字段仍然放表里最好查。
- 2026 年 10 月 29 日：发布说明写，新增了引导式创建 Genie Agent 的流程。第一次建评论 Agent 的团队可以照着走，再把本文的三条示例 SQL 加进去。
- 2026 年 11 月 30 日（将到）：Genie MCP 的旧 Beta 地址 `/api/2.0/mcp/genie` 停用（[Genie One MCP 文档](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/genie-mcp)）。用旧地址接 Claude、Cursor 的团队要在月底前换成 Unity Gateway 地址，OAuth 范围从 `genie` 换成 `ai-gateway`。
- 2026 年 10 月 20 日：Databricks 在 Agent Bricks 上推出[agent 记忆](https://www.databricks.com/blog/introducing-agent-memory-databricks)。意味着「哪些评论已经看过、哪些问题跟进过」这类状态以后可能交给平台记，但评论原始数据仍建议放表里。

## 常见问题

**databricks genie mcp server 的地址在哪里找？**

在工作区里打开 Unity Gateway → MCPs 能看到所有 MCP 和它们的 URL。Genie 自己的 MCP 服务器地址是 `https://<workspace-hostname>/ai-gateway/mcp-services/system.ai.genie_one_mcp?o=<workspace-id>`，工作区 ID 可以从工作区 URL 里的 `o=` 取（[Genie One MCP 文档](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/genie-mcp)）。

**databricks genie mcp oauth 要怎么配？**

调 Genie One MCP 时，任何放在 `Authorization: Bearer` 里的 Databricks 令牌都可以，包括 OAuth 的 U2M、M2M 和个人访问令牌；用代用户身份的 OAuth 时要带 `ai-gateway` 范围。反过来让 Genie 调外部 MCP（例如 EveryInfra），用的是 Unity Catalog HTTP 连接的鉴权方式，EveryInfra 用 Bearer token 就够了。

**databricks genie agent 能挂自己的 MCP 服务器吗？**

Genie Agents 的 MCP 连接器是 Beta，文档列出的是 Databricks 自带的九个连接器，没有写到自定义 MCP（2026 年 11 月 14 日读取，页面 11 月 9 日更新）。自定义 MCP 服务的接法写在 Genie One 的文档里。要让 Genie Agent 用外部数据，能确认走得通的是先落进 Unity Catalog 的表。

**databricks genie agent pricing 怎么算？**

用户使用到 2027 年 1 月 31 日免费、服务主体按标准价，细节见上文「一笔账」一节；同一页还写，Genie Code 从 2026 年 7 月 8 日起按量计费，每人每月有免费额度。SQL 仓库的计算费一直另算。新闻稿写的是按用量付费、不按席位收费，管理员可以在 Unity Gateway 里按团队或用户设上限。

**databricks genie agent api 能调 MCP 连接器吗？**

能调读工具，不能调写工具，也不能在 API 里完成连接器登录；写工具的批准和登录都要在界面里做（[文档的 Limitations 一节](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/external-tools)）。所以如果你的应用要经 API 问一个挂了连接器的 Genie Agent，先让用户在界面里把连接器授权好。

## 上手步骤

1. 在 [EveryInfra 控制台](/docs#quickstart)注册并拿到 API Key，充值或用试用额度；价格见[定价页](/pricing)。
1. 在[能力目录](/market)里核对 `trustpilot/reviews`、`google_play/reviews`、`reddit/subreddit_posts` 的参数和当天价格，也可以先读能力页：[Trustpilot 评论](/trustpilot-api/reviews)、[Google Play 评论](/google-play-api/reviews)、[Reddit 社区帖子](/reddit-api/subreddit_posts)、[Reddit 搜索](/reddit-api/search)。
1. 用本文「接法二」的 Python 片段在本地跑一次，确认三项能力都有返回、`charged_usd` 和目录价一致。
1. 在 Databricks 里把 Key 放进密钥范围，建 `public_brand_reviews` 表和作业，按天跑。
1. 需要在 Genie One 里实时问时，按「接法一」登记远程 MCP（EveryInfra 的 MCP 说明见 [MCP 服务器页](/mcp-server)）。

各平台的总览页：[Trustpilot 数据接口](/trustpilot-api)、[Google Play 数据接口](/google-play-api)、[Reddit 数据接口](/reddit-api)。

## 参考资料

以下页面都在 2026 年 11 月 14 日（新加坡时间）打开核对过；日期是发布日期，没有发布日期的写页面更新日期或查阅日期。前 33 条在正文里引用，后面几条是写作时核对过的补充材料。

1. [Databricks Launches New Always-on Genie: Autonomous AI for Complex Enterprise Work](https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-launches-new-always-genie-autonomous-ai-complex) — Databricks, 2026-11-11
1. [The new Genie: autonomous AI for complex enterprise work](https://www.databricks.com/blog/new-genie-autonomous-ai-complex-enterprise-work) — Databricks, 2026-11-11
1. [Genie One MCP server](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/genie-mcp) — Databricks Docs, 2026-11-12
1. [The Genie One MCP is now Generally Available](https://www.databricks.com/blog/genie-one-mcp-now-generally-available) — Databricks, 2026-09-22
1. [Connect Genie One to external applications with MCP](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-one/external-sources) — Databricks Docs, 2026-11-09
1. [External MCP servers](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/register-mcp-service) — Databricks Docs, 2026-10-27
1. [Transports: Streamable HTTP](https://modelcontextprotocol.io/specification/latest/basic/transports/streamable-http) — Model Context Protocol, 2026-11-14
1. [Connect to external HTTP services](https://docs.databricks.com/aws/en/query-federation/http) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Connect a Genie Agent to MCP tools and sources](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/external-tools) — Databricks Docs, 2026-11-09
1. [ai_enrich function](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_enrich) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Genie Agents concepts](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/concepts) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Set up and manage a Genie Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/set-up) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Curate an effective Genie Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/best-practices) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Trustpilot's review labels](https://help.trustpilot.com/s/article/About-Trustpilots-review-labels?language=en_US) — Trustpilot Help Center, 2026-11-14
1. [Use liquid clustering for tables](https://docs.databricks.com/aws/en/delta/clustering) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Upsert into a Delta Lake table using merge](https://docs.databricks.com/aws/en/delta/merge) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Isolation levels and write conflicts](https://docs.databricks.com/aws/en/optimizations/isolation-level) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Row-level concurrency](https://docs.databricks.com/aws/en/optimizations/isolation/row-level-concurrency) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Govern an MCP](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/govern-mcp-service) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Secret management](https://docs.databricks.com/aws/en/security/secrets/) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Run jobs on a schedule](https://docs.databricks.com/aws/en/jobs/scheduled) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Monitor a Genie Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/monitor) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Row filters and column masks](https://docs.databricks.com/aws/en/data-governance/unity-catalog/filters-and-masks/) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Chat in Genie One](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-one/chat) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Genie](https://docs.databricks.com/aws/en/genie) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Genie pricing](https://www.databricks.com/product/pricing/genie) — Databricks, 2026-11-14
1. [Monitor and understand your Genie cost](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/genie/monitor-cost) — Microsoft Learn, 2026-11-14
1. [Data API Terms](https://redditinc.com/policies/data-api-terms) — Reddit, Inc., 2026-11-14
1. [Guidelines for reviewers](https://legal.trustpilot.com/for-reviewers/guidelines-for-reviewers) — Trustpilot, 2026-11-14
1. [Bring your business context to ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot Cowork and Grok Bot](https://www.databricks.com/blog/bring-your-business-context-chatgpt-claude-microsoft-copilot-cowork-and-grok-bot) — Databricks, 2026-11-11
1. [Announcing GA of Genie Ontology](https://www.databricks.com/blog/announcing-ga-genie-ontology) — Databricks, 2026-11-11
1. [AI/BI and Genie One release notes 2026](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-bi/release-notes/2026) — Databricks Docs, 2026-11-12
1. [Introducing Agent Memory on Databricks](https://www.databricks.com/blog/introducing-agent-memory-databricks) — Databricks, 2026-10-20
1. [View and analyze your app's ratings and reviews](https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/138230) — Play Console Help, 2026-11-14
1. [Trustpilot Developers](https://developers.trustpilot.com/) — Trustpilot, 2026-11-14
1. [EveryInfra social catalog](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog) — EveryInfra, 2026-11-14
1. [MCP Apps overview](https://modelcontextprotocol.io/extensions/apps/overview) — Model Context Protocol, 2026-11-14
1. [Host an MCP server on Databricks Apps](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/custom-mcp) — Databricks Docs, 2026-11-12
1. [MCP authentication](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/authentication-networking) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [MCP networking](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/networking) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Supported coding and work agents](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/coding-agent-supported-agents) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Databricks-provided MCPs](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/mcp-tools/built-in-mcp-services) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Analyze files in volumes with a Genie Agent](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/volumes) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Databricks AI assistive features trust and safety](https://docs.databricks.com/aws/en/databricks-ai/databricks-ai-trust) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Get access to data products and MCP servers in Databricks Marketplace](https://docs.databricks.com/aws/en/marketplace/get-started-consumer) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Monitor Genie Code and Genie One with the unified trace table](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/genie-traces) — Databricks Docs, 2026-11-05
1. [MERGE INTO](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/delta-merge-into) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Call MCP tools from a Python agent](https://docs.databricks.com/aws/en/agents/custom-agents/use-mcp-tools) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Databricks' new AI agent tells CEO Ali Ghodsi the unvarnished truth](https://techcrunch.com/2026/11/11/databricks-new-ai-agent-tells-ceo-ali-ghodsi-the-unvarnished-truth/) — TechCrunch, 2026-11-11
1. [Databricks turns Genie into always-on agent for complex work](https://www.techtarget.com/news/databricks-turns-genie-into-always-on-agent-for-complex-work/874354/) — TechTarget, 2026-11-11
1. [Databricks Launches Native Genie Plugins for Four AI Agents](https://www.unite.ai/databricks-launches-native-genie-plugins-for-four-ai-agents/) — Unite.AI, 2026-11-11
1. [Table deletes, updates, and merges](https://docs.delta.io/latest/delta-update.html) — Delta Lake, 2026-11-14
1. [HelloFresh: Meal Kit & Recipes](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.hellofresh.androidapp) — Google Play, 2026-11-14
1. [r/hellofresh](https://www.reddit.com/r/hellofresh/) — Reddit, 2026-11-14
1. [Lakeflow Connect](https://docs.databricks.com/aws/en/ingestion/lakeflow-connect/) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Embed a Genie Agent in an external app](https://docs.databricks.com/aws/en/genie-agents/embed) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Databricks Designated Services](https://docs.databricks.com/aws/en/resources/designated-services) — Databricks Docs, 2026-11-14
1. [Databricks preview releases](https://docs.databricks.com/aws/en/release-notes/release-types) — Databricks Docs, 2026-11-14