Microsoft Fabric MCP Server

Hvad laver “Microsoft Fabric” MCP Server?

Microsoft Fabric MCP Server er en Python-baseret Model Context Protocol (MCP) server designet til problemfri interaktion med Microsoft Fabric API’er. Den gør det muligt for AI-assistenter at oprette forbindelse til eksterne Microsoft Fabric-ressourcer, hvilket muliggør en robust udviklingsworkflow for data engineering og analyse. Serveren faciliterer avancerede operationer såsom administration af workspaces, lakehouses, warehouses og tabeller, hentning af delta table-skemaer, SQL-forespørgsler og meget mere. Derudover tilbyder den intelligent PySpark-notebookudvikling og optimering via LLM-integration, hvilket giver kontekstafhængig kodegenerering, validering, performanceanalyse og realtidsmonitorering. Denne integration øger udviklernes produktivitet betydeligt ved at tillade naturlig sproginteraktion, automatiseret kodeassistance og strømlinet deployment i Microsoft Fabric-økosystemet.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner er nævnt i repository-filerne eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er opført i repository-filerne eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner fundet i server.py eller repository-filerne. README nævner:

• PySpark-værktøjer: Til notebookoprettelse, kodegenerering, validering, analyse og deployment.
• PySpark-hjælpere: Til hjælpende Spark-relaterede operationer.
• Template Manager: Til håndtering af notebook-/kodeskabeloner.
• Kodevalideringer: Til tjek af kodesyntaks og best practices.
• Kodegeneratorer: Til automatiseret kodeproduktion. (Faktiske MCP-værktøjsgrænsefladedetaljer er ikke tilgængelige.)

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Workspace- og Lakehouse-administration: Forenkler oprettelse og administration af workspaces, lakehouses, warehouses og tabeller i Microsoft Fabric og gør det nemmere for udviklere at organisere og manipulere dataomgivelser.
• Delta Table-skema og metadata-hentning: Muliggør AI-drevne forespørgsler og udforskning af delta table-skemaer og metadata til støtte for avancerede data engineering-opgaver.
• SQL-forespørgsler: Gør det muligt at køre SQL-forespørgsler og indlæse data i Fabric-ressourcer programmæssigt og strømliner analysepipelines.
• Avanceret PySpark-notebookudvikling: Tilbyder intelligent notebookoprettelse, validering og optimering med LLM-integration, hvilket accelererer udviklingen af effektive Spark-jobs.
• Performanceanalyse og realtidsmonitorering: Giver værktøjer til at analysere og optimere notebookperformance med realtidsindsigt, der understøtter løbende forbedringer.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Python og Node.js er installeret.
2. Find din Windsurf konfigurationsfil (f.eks. ~/.windsurf/config.json).
3. Tilføj Microsoft Fabric MCP Server til mcpServers-sektionen:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at tilgå MCP-serveren fra Windsurfs interface.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme API-nøgler:

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

Claude

1. Sørg for, at Python er installeret og tilgængeligt.
2. Åbn Claudes konfigurationsfil (f.eks. claude.config.json).
3. Tilføj MCP-serveren:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Bekræft, at MCP-serveren er opført i Claudes MCP-integrationspanel.

Cursor

1. Installer Python og Node.js, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Redigér Cursors indstillingsfil (f.eks. cursor.config.json).
3. Registrér MCP-serveren:

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

4. Gem filen og genstart Cursor.
5. Tjek forbindelsen til MCP-serveren via Cursors interface.

Cline

1. Sørg for, at Python er sat op på dit system.
2. Åbn Clines konfiguration (f.eks. cline.json).
3. Tilføj serverposten:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Test MCP-serverens tilgængelighed fra Clines kommandopalette.

For alle platforme:

• Brug miljøvariabler i env-sektionen i JSON til API-nøgler eller hemmeligheder.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “fabric-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra den tilgængelige dokumentation tilbyder Microsoft Fabric MCP-serveren et stærkt overblik og opsætningsvejledning, men mangler detaljerede, eksplicitte lister over prompts, ressourcer og værktøjer i de offentlige filer. Den giver gode sikkerhedspraksisser, men dokumenterer ikke sampling support.

Vores vurdering

Denne MCP-server er lovende for Fabric-udviklingsworkflows takket være dens fokus på avanceret PySpark- og LLM-integration. Dog begrænser fraværet af eksplicitte prompts, ressourcer og værktøjsskemaer i dokumentationen dens umiddelbare plug-and-play-nytte. Den scorer godt på arkitektur og opsætningsklarhed, men ville have gavn af rigere udviklerdokumentation og feature-eksponering.

MCP Score