خادم Microsoft Fabric MCP

ماذا يفعل خادم “Microsoft Fabric” MCP؟

خادم Microsoft Fabric MCP هو خادم بروتوكول Model Context (MCP) مبني على بايثون، صُمم لتوفير تفاعل سلس مع واجهات Microsoft Fabric البرمجية (APIs). يمكّن هذا الخادم مساعدي الذكاء الاصطناعي من الاتصال بموارد Microsoft Fabric الخارجية، مما يوفر سير عمل قوي لتطوير هندسة البيانات والتحليلات. يسهل الخادم تنفيذ عمليات متقدمة مثل إدارة المساحات، ومستودعات البيانات (lakehouses)، والمخازن (warehouses)، والجداول، واسترجاع مخططات جداول الدلتا، وتنفيذ استعلامات SQL، وغيرها. بالإضافة إلى ذلك، يتيح تطوير دفاتر PySpark بذكاء وتحسينها عبر التكامل مع LLM، ويوفر توليد شيفرة برمجية مدركة للسياق، والتحقق، وتحليل الأداء، والمراقبة اللحظية. يعزز هذا التكامل إنتاجية المطورين بشكل كبير من خلال السماح بالتفاعل عبر اللغة الطبيعية، والمساعدة الآلية في الشيفرة، ونشر الشيفرة بسلاسة داخل منظومة Microsoft Fabric.

قائمة المطالبات

لا توجد قوالب مطالبات صريحة مذكورة في ملفات المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد مصادر MCP صريحة مدرجة في ملفات المستودع أو التوثيق.

قائمة الأدوات

لم يتم العثور على تعريفات أدوات صريحة في server.py أو ملفات المستودع. يذكر ملف README:

• أدوات PySpark: لإنشاء الدفاتر، وتوليد الشيفرة، والتحقق، والتحليل، والنشر.
• مساعدو PySpark: لعمليات Spark المساعدة.
• مدير القوالب: لإدارة قوالب الدفاتر/الشيفرة البرمجية.
• مدققات الشيفرة: لفحص صحة الشيفرة والممارسات المثلى.
• مولدات الشيفرة: للإنتاج التلقائي للشيفرات. (تفاصيل واجهة أدوات MCP الفعلية غير متوفرة.)

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة المساحات ومستودعات البيانات: تبسيط إنشاء وإدارة المساحات، ومستودعات البيانات، والمخازن، والجداول في Microsoft Fabric، مما يسهل على المطورين تنظيم بيئات البيانات وإدارتها.
• استرجاع مخططات جداول الدلتا وبيانات التعريف: يتيح الاستعلام والاستكشاف الذكي لمخططات جداول الدلتا وبيانات التعريف، لدعم مهام هندسة البيانات المتقدمة.
• تنفيذ استعلامات SQL: يسهل تشغيل استعلامات SQL وتحميل البيانات في موارد Fabric برمجياً، مما يبسط خطوط التحليل.
• تطوير دفاتر PySpark متقدمة: يوفر إنشاء دفاتر ذكي، والتحقق، وتحسين الأداء مع تكامل LLM، لتسريع تطوير وظائف Spark عالية الكفاءة.
• تحليل الأداء والمراقبة اللحظية: يوفر أدوات لتحليل وتحسين أداء الدفاتر مع رؤى تنفيذ فورية لدعم التحسين المستمر.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python وNode.js.
2. ابحث عن ملف إعدادات Windsurf (مثل: ~/.windsurf/config.json).
3. أضف خادم Microsoft Fabric MCP إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد بالوصول إلى خادم MCP من واجهة Windsurf.

تأمين مفاتيح API

استخدم متغيرات البيئة لمفاتيح API الحساسة:

{
  "mcpServers": {
    "fabric-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "fabric_mcp"],
      "env": {
        "FABRIC_API_KEY": "${FABRIC_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${FABRIC_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. تأكد من تثبيت Python وإمكانية الوصول إليه.
2. افتح ملف إعدادات Claude (مثل: claude.config.json).
3. أضف خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من ظهور خادم MCP في لوحة تكامل Claude MCP.

Cursor

1. ثبّت Python وNode.js إذا لم يكونا مثبتين.
2. عدّل ملف إعدادات Cursor (مثل: cursor.config.json).
3. سجّل خادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من الاتصال بخادم MCP عبر واجهة Cursor.

Cline

1. تأكد من إعداد Python على نظامك.
2. افتح إعدادات Cline (مثل: cline.json).
3. أضف إدخال الخادم:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cline.
5. اختبر توفر خادم MCP عبر لوحة أوامر Cline.

لكل المنصات:

• استخدم متغيرات البيئة ضمن قسم env في JSON لمفاتيح API أو الأسرار.

كيفية استخدام MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك بهذا الشكل:

{
  "fabric-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “fabric-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى التوثيق المتوفر، يوفر خادم Microsoft Fabric MCP نظرة عامة قوية وإرشادات إعداد جيدة، لكنه يفتقر إلى قوائم تفصيلية وصريحة للمطالبات والموارد والأدوات في ملفاته العامة. يقدم ممارسات أمان جيدة لكنه لا يوثق دعم العينات.

رأينا

يُعد هذا الخادم MCP واعدًا لسير عمل تطوير Fabric بفضل تركيزه على PySpark المتقدم وتكامل LLM. ومع ذلك، فإن غياب المطالبات الصريحة، والموارد، ومخططات الأدوات في التوثيق يحد من فائدته الفورية الجاهزة للاستخدام. يحصل على درجات جيدة من حيث وضوح البنية والإعداد، لكنه سيستفيد من توثيق أغنى موجّه للمطورين وكشف أوضح للميزات.

تقييم MCP