Databricks、Unity Gateway CLIを導入し、コーディングエージェントの管理を一元化

Databricksは2026年9月24日にUnity Gateway CLIを発表しました。このコマンドラインツールは、Claude CodeとCodexなどのコーディングエージェントを同社のUnity Gatewayに接続し、管理者が承認済みのモデル、ツール、支出ポリシーを管理できるようにします。公式ブログ記事でDatabricksは、ugコマンドで実行されるこのツールは、開発者が新しいエージェントやモデルを採用する自由と、数千人の開発者にわたる集中ガバナンスを組み合わせることを目的としていると述べました。

Databricksが提示する根拠

Databricksは、急速なモデルの入れ替わりを背景にこのリリースを位置付けました。同社は、過去6か月でGPT-6、Claude Opus 5.5、Gemini 3.8、Grok 4.7がすべてリリースされ、さらにKimi K3、GLM-5、DeepSeek V4.1などのオープンウェイトモデルも登場したと述べ、現在のペースは約5日ごとに新たなフロンティアモデルが登場すると評価しました。

Databricksは、そのペースにより開発ツールを所有するチームが圧迫されると指摘しました。1つのプロバイダーに標準化すると、他でより優れたまたは低コストのオプションを見逃すリスクがあり、多数のエージェントやプロバイダーをサポートすると、アクセス制御、予算、セキュリティポリシー、使用ログが別々のシステムに分散してしまいます。同社は、組織は最適なオプションを随時採用できる自由と、数千人の開発者にわたってそれを一貫して管理できる方法の両方が必要だと述べました。

中央構成とエージェント展開

Unity Gatewayは、管理者にコーディングエージェントの設定用コンソールを1つ提供します：デフォルトモデル、MCPサーバー、スキル、Smart Routing、支出ポリシーをGovernの下で管理し、次にAgent Configurationで設定します。管理者が設定を公開すると、開発者は単一コマンドで任意のサポート対象エージェントに接続できます。CLIはユーザーを認証し、選択されたエージェントをUnity Gatewayに接続し、エージェントの通常インターフェースが開く前に公開された設定を適用します。開発者は個別に設定することなく有効化されたエージェント間を切り替えられ、組織はデバイス管理を通じてugを展開できるため、チームは管理者がロックできる設定を含む同一の承認済みセットアップで開始できます。

新しいエージェントやモデルが利用可能になると、管理者は開発者が開始すべきデフォルト設定を選択し、チーム全体に1つの構成変更として公開します。開発者が次にugを実行すると、CLIは新しい設定を同期し、選択されたモデルで推奨エージェントを起動します。管理者は品質、コスト、チームのニーズの変化に応じてその選択を見直すことができ、また新モデルのコホートベースロールアウトなど、より詳細なポリシーを定義できます。さらに、管理者はサポート対象エージェント全体で共有MCPツールとスキルを公開でき、開発者は個別に設定することなく、構成されたエージェント内で承認済みツールと実証済みワークフローを利用できます。

サポート対象エージェント、インストール、ライセンス条件

公開されているdatabricks/unity-gatewayのGitHubリポジトリによると、CLIはDatabricks AI Gatewayを介してコーディングエージェントを実行し、Codex、Claude Code、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilot CLI、Piの設定をサポートし、さらにMCPのみで接続するCursor AgentのMCPサーバー登録も行います。このツールはPython 3.12以降とuvが必要で、エージェントCLIが自動インストールを要する場合はnpmも必要です。インストールはリポジトリを指す単一のuv tool installコマンドで実行されます。

開発者がモデル対応エージェントを初めて起動すると、ugはDatabricksワークスペースを要求し、ユーザーにサインインさせ、エージェントのローカル設定を書き込みます。その後の起動では保存されたワークスペースと認証情報が再利用されます。既存のucodeコマンドは引き続き動作し、Pythonパッケージは互換性のためにucodeという名前を保持しています。ugが上書きする任意のファイルはまずバックアップされ、ug revertコマンドでそのバックアップが復元されます。DatabricksのMCPサーバーはローカルでstdioサーバーとして登録され、ug mcp-proxyを実行します。このプロキシはユーザーのCLIプロファイルからDatabricks OAuthトークンを更新します。Unity CatalogのスキルはMCPツールとして登録でき、ローカルエージェントのスキルディレクトリにダウンロードすることも可能です。コマンドリファレンスにはug status、ug doctor、ug usage、ug upgradeが含まれます。

このリポジトリはDatabricks Licenseの下で公開されており、Databricksサービス内またはそれに接続する用途に限り、資料の閲覧、使用、コピー、改変、公開、配布が許可されています。再配布条件や違反時の自動終了も規定されています。Databricksのクイックスタートドキュメントでは、ugが2つの接続パスのうち推奨されるものとして提示されており、もう一方は手動エンドポイントと認証設定です。また、/model と ug mcp add、ug skills add を使用したセッション中のモデル切替やツール・スキルの付加についても説明しています。

コスト管理、トレース、使用状況の報告

管理者はSmart Routingを中央で有効にでき、簡単なタスクは低コストモデルで、より難しいタスクは高性能モデルで実行されます。Smart Routingはメインセッション用のモデルを選択し、エージェントがサブエージェントに委任する作業については別のモデルを選択することも可能です。開発者は各タスクごとにモデルを選択することなく、好みのエージェント内で作業を続けられます。Databricksは、公開されたSmart Routingの評価において、社内のコーディングベンチマークで35%のコスト削減が実現されたと述べました。

Unity Gateway の予算感知デフォルトにより、支出が設定された閾値に達した時に、チームはコストの低いエージェントやモデルを推奨できるようになります。推奨は新しいセッションが開始されたときに適用され、進行中の作業を中断しません。また、開発者は ug usage を使って支出と残り予算を確認できます。

Unity Gateway は、ローカルツール呼び出しやスキル呼び出しを含むコーディングエージェントからのトレースも記録できます。管理者はトレースを集中管理で有効化し、ug は対応クライアントを設定してトレースをレイクハウスの統合トレーステーブルへエクスポートします。チームはそこで Genie を利用して、繰り返し発生するツールの失敗や過大なレスポンス、その他のトークン無駄遣いを可視化し、問題を修正して結果を測定できます。Databricks は、同社のエンジニアリング組織が Unity Gateway のトレース機能と Genie One を組み合わせて 7 件の MCP ツールバグを発見・修正し、年間約 120 万ドルの無駄な AI 支出と生産性損失を削減したと述べました。

Concurrence の最高技術責任者である John Xing 氏は、CLI により同社はすべてのコーディングエージェントのモデルおよびツールトラフィックに対して単一の制御された接続を確保でき、個々のユーザー単位での帰属情報が付与され、承認済みモデルと MCP ツールへのアクセスのみが許可されると述べました。彼によれば、Concurrence のコーディングエージェントは導入以降、約 360,000 件のリクエストで 610 億以上の入力トークンを処理しており、利用状況と支出は中央で可視化されています。

Databricks は、CLI をすでに自社のエンジニアリング組織全体で新しいモデルやコスト最適化を展開するために使用しており、開発者のワークフローは変更されていないと述べました。同社は新規ユーザーに Unity Gateway CLI のクイックスタートと、Unity Gateway でコーディングエージェントを設定するためのドキュメントを案内しています。