Microsoft Fabric MCP -palvelin

Mitä “Microsoft Fabric” MCP -palvelin tekee?

Microsoft Fabric MCP -palvelin on Python-pohjainen Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka on suunniteltu mahdollistamaan saumaton vuorovaikutus Microsoft Fabricin rajapintojen kanssa. Se antaa tekoälyavustajille mahdollisuuden yhdistää ulkoisiin Microsoft Fabric -resursseihin, tarjoten tehokkaan kehitysprosessin data engineeringiin ja analytiikkaan. Palvelin mahdollistaa kehittyneet toiminnot kuten työtilojen, lakehousejen, varastojen ja taulujen hallinnan, delta-taulujen skeeman hakemisen, SQL-kyselyiden suorittamisen sekä paljon muuta. Lisäksi se tarjoaa älykkään PySpark-muistikirjojen kehityksen ja optimoinnin LLM-integraatiolla, mahdollistaen kontekstipohjaisen koodin luonnin, validoinnin, suorituskykyanalyysin ja reaaliaikaisen seurannan. Tämä integraatio lisää kehittäjien tuottavuutta mahdollistamalla luonnollisen kielen vuorovaikutuksen, automaattisen koodiavun ja sujuvan käyttöönoton Microsoft Fabric -ympäristössä.

Kehotepohjalista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei mainita tarkkoja kehotepohjia.

Resurssilista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole mainittu eriteltyjä MCP-resursseja.

Työkalulista

Palvelimen tiedostoissa (server.py) tai dokumentaatiossa ei löydy tarkkoja työkalumäärittelyjä. README mainitsee:

• PySpark-työkalut: muistikirjojen luontiin, koodin generointiin, validointiin, analyysiin ja käyttöönottoon.
• PySpark-apuvälineet: Spark-töihin liittyviin apufunktioihin.
• Pohjahallinta: muistikirja-/koodipohjien hallintaan.
• Koodin validaattorit: syntaksin ja parhaiden käytäntöjen tarkistamiseen.
• Koodigeneraattorit: automatisoituun koodin tuotantoon. (Tarkkoja MCP-työkalurajapintoja ei ole saatavilla.)

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Työtilojen ja Lakehousejen hallinta: Helpottaa työtilojen, lakehousejen, varastojen ja taulujen luontia ja hallintaa Microsoft Fabricissa, mahdollistaen kehittäjille dataympäristöjen järjestämisen ja käsittelyn.
• Delta-taulujen skeeman ja metadatan haku: Mahdollistaa tekoälypohjaiset haut ja tutkimukset delta-taulujen skeemoihin ja metadataan, tukien kehittyneitä data engineering -tehtäviä.
• SQL-kyselyiden suoritus: Helpottaa SQL-kyselyiden suorittamista ja datan lataamista Fabric-resursseihin ohjelmallisesti, tehostaen analytiikkaprosesseja.
• Kehittynyt PySpark-muistikirjojen kehitys: Tarjoaa älykkään muistikirjojen luomisen, validoinnin ja optimoinnin LLM-integraatiolla, nopeuttaen tehokkaiden Spark-töiden kehitystä.
• Suorituskykyanalyysi ja reaaliaikainen seuranta: Tarjoaa työkaluja muistikirjojen suorituskyvyn analysointiin ja optimointiin sekä reaaliaikaisen suorituksen seurantaan jatkuvan parantamisen tueksi.

Kuinka asennat palvelimen

Windsurf

1. Varmista, että Python ja Node.js on asennettu.
2. Etsi Windsurf-asetustiedosto (esim. ~/.windsurf/config.json).
3. Lisää Microsoft Fabric MCP -palvelin mcpServers-osioon:

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

4. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Tarkista asennus avaamalla MCP-palvelin Windsurfin käyttöliittymästä.

API-avainten suojaaminen

Käytä herkille API-avaimille ympäristömuuttujia:

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

Claude

1. Varmista, että Python on asennettu ja käytettävissä.
2. Avaa Clauden asetustiedosto (esim. claude.config.json).
3. Lisää MCP-palvelin:

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

4. Tallenna muutokset ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista, että MCP-palvelin näkyy Clauden MCP-integraatiopaneelissa.

Cursor

1. Asenna Python ja Node.js, jos ne eivät ole jo asennettuina.
2. Muokkaa Cursorin asetustiedostoa (esim. cursor.config.json).
3. Rekisteröi MCP-palvelin:

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

4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Tarkista MCP-yhteys Cursorin käyttöliittymästä.

Cline

1. Varmista, että Python on asennettu järjestelmään.
2. Avaa Clinen asetukset (esim. cline.json).
3. Lisää palvelin:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Testaa MCP-palvelimen saatavuus Clinen komento­paletista.

Kaikilla alustoilla:

• Käytä ympäristömuuttujia (env-osiossa JSONissa) API-avainten ja muiden tunnusten suojaamiseen.

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimia FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin flown osaksi ja yhdistämällä sen tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi sen asetuspaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon syötä MCP-palvelimen tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on tehty, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna ja hyödyntää sen kaikki toiminnot. Muista vaihtaa “fabric-mcp” MCP-palvelimesi varsinaiseen nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimen osoitteellasi.

Yhteenveto

Saatavilla olevan dokumentaation perusteella Microsoft Fabric MCP -palvelin tarjoaa hyvän yleiskuvauksen ja selkeät asennusohjeet, mutta julkisista tiedostoista puuttuvat yksityiskohtaiset kehotteet, resurssit ja työkalut. Turvakäytännöt on huomioitu hyvin, mutta näytteenottotukea ei ole dokumentoitu.

Oma arviomme

Tämä MCP-palvelin on lupaava Fabric-kehitysprosesseihin erityisesti painottaen kehittynyttä PySparkia ja LLM-integraatiota. Dokumentaation eksplisiittisten kehotteiden, resurssien ja työkalujen puute rajoittaa kuitenkin suoraa käyttöönottoa. Arkkitehtuuri ja asennus ovat hyvin kuvattuja, mutta kehittäjäystävällistä dokumentaatiota ja ominaisuuksien esiin tuomista kaivattaisiin lisää.

MCP-pisteet