Microsoft Fabric MCP-Server

Was macht der “Microsoft Fabric” MCP-Server?

Der Microsoft Fabric MCP-Server ist ein Python-basierter Model Context Protocol (MCP)-Server, der für die nahtlose Interaktion mit Microsoft Fabric APIs entwickelt wurde. Er ermöglicht KI-Assistenten die Anbindung an externe Microsoft Fabric-Ressourcen und unterstützt somit leistungsfähige Entwicklungs-Workflows für Data Engineering und Analytics. Der Server vereinfacht fortgeschrittene Aufgaben wie die Verwaltung von Workspaces, Lakehouses, Warehouses und Tabellen, das Abrufen von Delta-Tabellen-Schemata, die Ausführung von SQL-Abfragen und mehr. Außerdem bietet er intelligentes PySpark-Notebook-Development und -Optimierung durch LLM-Integration für kontextbasiertes Code-Generieren, Validieren, Performance-Analyse und Echtzeit-Monitoring. Diese Integration steigert die Produktivität von Entwickler:innen erheblich, indem sie natürliche Sprachinteraktion, automatisierte Codeunterstützung und einen optimierten Deployment-Prozess innerhalb des Microsoft Fabric-Ökosystems ermöglicht.

Liste der Prompts

In den Repository-Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Templates erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen in den Repository-Dateien oder der Dokumentation aufgelistet.

Liste der Tools

Keine expliziten Tool-Definitionen in server.py oder den Repository-Dateien gefunden. Im README werden genannt:

• PySpark-Tools: Für Notebook-Erstellung, Codegenerierung, Validierung, Analyse und Deployment.
• PySpark-Helper: Für zusätzliche Spark-bezogene Operationen.
• Template Manager: Zur Verwaltung von Notebook-/Code-Templates.
• Code-Validatoren: Zum Prüfen von Code-Syntax und Best Practices.
• Code-Generatoren: Für automatisierte Code-Erstellung. (Tatsächliche MCP-Tool-Interface-Details sind nicht verfügbar.)

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Workspace- und Lakehouse-Management: Vereinfacht die Erstellung und Verwaltung von Workspaces, Lakehouses, Warehouses und Tabellen in Microsoft Fabric, sodass Entwickler:innen Datenumgebungen leichter organisieren und bearbeiten können.
• Delta-Tabellen-Schema und Metadaten-Abruf: Ermöglicht KI-gestützte Abfragen und das Erkunden von Delta-Tabellen-Schemata und Metadaten – ideal für fortgeschrittene Data-Engineering-Aufgaben.
• SQL-Abfragen: Erlaubt die programmatische Ausführung von SQL-Abfragen und das Laden von Daten in Fabric-Ressourcen – ideal zur Optimierung von Analytics-Pipelines.
• Fortschrittliche PySpark-Notebook-Entwicklung: Bietet intelligente Notebook-Erstellung, Validierung und Optimierung mit LLM-Integration und beschleunigt so die Entwicklung performanter Spark-Jobs.
• Performance-Analyse und Echtzeit-Monitoring: Stellt Tools zur Analyse und Optimierung der Notebook-Performance bereit, einschließlich Echtzeit-Einblicken zur Ausführung – für kontinuierliche Verbesserung.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python und Node.js installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. ~/.windsurf/config.json).
3. Fügen Sie den Microsoft Fabric MCP-Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie in Windsurf auf den MCP-Server zugreifen.

API-Schlüssel absichern

Nutzen Sie Umgebungsvariablen für sensible API-Schlüssel:

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

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Python installiert und zugänglich ist.
2. Öffnen Sie Claudes Konfigurationsdatei (z. B. claude.config.json).
3. Fügen Sie den MCP-Server hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server im MCP-Integrationspanel von Claude aufgeführt ist.

Cursor

1. Installieren Sie Python und Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei (z. B. cursor.config.json).
3. Registrieren Sie den MCP-Server:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie die Anbindung des MCP-Servers über die Cursor-Oberfläche.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfiguration (z. B. cline.json).
3. Fügen Sie den Server-Eintrag hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Testen Sie die MCP-Server-Verfügbarkeit über die Cline-Kommando-Palette.

Für alle Plattformen gilt:

• Nutzen Sie Umgebungsvariablen im env-Abschnitt der JSON-Konfiguration für API-Keys oder Geheimnisse.

Nutzung dieses MCP-Servers in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format an:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool verwenden und erhält Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten. Denken Sie daran, “fabric-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Nach Auswertung der verfügbaren Dokumentation bietet der Microsoft Fabric MCP-Server einen guten Überblick und eine verständliche Einrichtung, aber es fehlen detaillierte und explizite Listen für Prompts, Ressourcen und Tools in den öffentlichen Dateien. Die Sicherheitspraktiken sind gut dokumentiert, Sampling-Unterstützung wird nicht erwähnt.

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server ist vielversprechend für Fabric-Entwicklungs-Workflows, insbesondere dank des Fokus auf erweiterte PySpark- und LLM-Integration. Die fehlenden expliziten Prompts, Ressourcen und Tool-Schemata in der Dokumentation schränken jedoch die sofortige Plug-and-Play-Nutzung ein. Für Architektur und Setup gibt es Pluspunkte, aber eine ausführlichere Entwickler-Dokumentation und Feature-Offenlegung wären wünschenswert.

MCP Score