Servidor MCP de Microsoft Fabric

¿Qué hace el Servidor MCP de “Microsoft Fabric”?

El Servidor MCP de Microsoft Fabric es un servidor Python basado en el protocolo Model Context Protocol (MCP) diseñado para la interacción fluida con las API de Microsoft Fabric. Potencia a los asistentes de IA para conectar con recursos externos de Microsoft Fabric, habilitando un flujo de trabajo robusto de desarrollo para ingeniería y análisis de datos. El servidor facilita operaciones avanzadas como la gestión de espacios de trabajo, data lakehouses, almacenes y tablas, recuperación de esquemas de tablas delta, ejecución de consultas SQL y más. Además, ofrece desarrollo y optimización inteligente de notebooks PySpark mediante integración LLM, proporcionando generación de código contextual, validación, análisis de rendimiento y monitoreo en tiempo real. Esta integración mejora significativamente la productividad del desarrollador al permitir la interacción en lenguaje natural, asistencia automatizada de código y una implementación fluida dentro del ecosistema Microsoft Fabric.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitas en los archivos del repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se listan recursos MCP explícitos en los archivos del repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

No se encontraron definiciones de herramientas explícitas en server.py ni en los archivos del repositorio. El README menciona:

• Herramientas PySpark: Para creación de notebooks, generación de código, validación, análisis y despliegue.
• Helpers PySpark: Para operaciones auxiliares relacionadas con Spark.
• Gestor de plantillas: Para gestionar notebooks/plantillas de código.
• Validadores de código: Para comprobar sintaxis y buenas prácticas.
• Generadores de código: Para producción automatizada de código. (No se dispone de detalles sobre la interfaz real de herramientas MCP.)

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de espacios de trabajo y lakehouses: Simplifica la creación y gestión de espacios de trabajo, data lakehouses, almacenes y tablas en Microsoft Fabric, facilitando a los desarrolladores organizar y manipular entornos de datos.
• Recuperación de esquemas y metadatos de tablas delta: Permite consultas impulsadas por IA para explorar esquemas y metadatos de tablas delta, apoyando tareas avanzadas de ingeniería de datos.
• Ejecución de consultas SQL: Facilita la ejecución de consultas SQL y la carga de datos en recursos de Fabric de forma programática, optimizando los pipelines de análisis.
• Desarrollo avanzado de notebooks PySpark: Ofrece creación, validación y optimización inteligente de notebooks con integración LLM, acelerando el desarrollo de trabajos Spark eficientes.
• Análisis de rendimiento y monitoreo en tiempo real: Proporciona herramientas para analizar y optimizar el rendimiento de notebooks, con información de ejecución en tiempo real que apoya la mejora continua.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python y Node.js instalados.
2. Ubica tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, ~/.windsurf/config.json).
3. Agrega el Servidor MCP de Microsoft Fabric en la sección mcpServers:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración accediendo al servidor MCP desde la interfaz de Windsurf.

Protección de claves API

Utiliza variables de entorno para claves API sensibles:

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

Claude

1. Asegúrate de que Python esté instalado y accesible.
2. Abre el archivo de configuración de Claude (por ejemplo, claude.config.json).
3. Añade el servidor MCP:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor MCP aparece en el panel de integración MCP de Claude.

Cursor

1. Instala Python y Node.js si aún no están presentes.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor (por ejemplo, cursor.config.json).
3. Registra el servidor MCP:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Cursor.
5. Verifica la conectividad al servidor MCP desde la interfaz de Cursor.

Cline

1. Asegúrate de tener Python instalado en tu sistema.
2. Abre la configuración de Cline (por ejemplo, cline.json).
3. Agrega la entrada del servidor:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Prueba la disponibilidad del servidor MCP desde la paleta de comandos de Cline.

Para todas las plataformas:

• Utiliza variables de entorno en la sección env del JSON para claves API o secretos.

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración de MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “fabric-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, el servidor MCP de Microsoft Fabric ofrece una buena visión general y guía de configuración, pero carece de listados detallados y explícitos para prompts, recursos y herramientas en sus archivos públicos. Brinda buenas prácticas de seguridad pero no documenta soporte de muestreo.

Nuestra opinión

Este servidor MCP es prometedor para flujos de desarrollo sobre Fabric, gracias a su enfoque en PySpark avanzado e integración LLM. Sin embargo, la ausencia de prompts, recursos y esquemas de herramientas explícitos en la documentación limita su utilidad plug-and-play inmediata. Destaca en arquitectura y claridad de configuración, pero se beneficiaría de documentación más rica orientada al desarrollador y mayor exposición de características.

Puntaje MCP