Serveur MCP Microsoft Fabric

Que fait le serveur MCP “Microsoft Fabric” ?

Le serveur MCP Microsoft Fabric est un serveur Model Context Protocol (MCP) basé sur Python, conçu pour une interaction transparente avec les API Microsoft Fabric. Il permet aux assistants IA de se connecter à des ressources externes Microsoft Fabric, offrant ainsi un workflow de développement robuste pour l’ingénierie des données et l’analyse. Le serveur facilite des opérations avancées telles que la gestion des espaces de travail, des lakehouses, des entrepôts et des tables, la récupération de schémas de tables delta, l’exécution de requêtes SQL, et plus encore. Il propose également un développement intelligent de notebooks PySpark et leur optimisation via l’intégration LLM, fournissant une génération de code contextuelle, une validation, une analyse de performance et une supervision en temps réel. Cette intégration augmente considérablement la productivité des développeurs en autorisant l’interaction en langage naturel, l’assistance automatisée au code et le déploiement simplifié au sein de l’écosystème Microsoft Fabric.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucune définition d’outil explicite trouvée dans server.py ou les fichiers du dépôt. Le README mentionne :

• Outils PySpark : pour la création de notebooks, la génération de code, la validation, l’analyse et le déploiement.
• Helpers PySpark : pour des opérations Spark auxiliaires.
• Gestionnaire de templates : pour la gestion des templates de notebooks/code.
• Validateurs de code : pour vérifier la syntaxe et les bonnes pratiques du code.
• Générateurs de code : pour la production automatisée de code. (Les détails de l’interface des outils MCP ne sont pas disponibles.)

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Gestion des espaces de travail et des lakehouses : Simplifie la création et la gestion des espaces de travail, des lakehouses, des entrepôts et des tables dans Microsoft Fabric, facilitant l’organisation et la manipulation des environnements de données par les développeurs.
• Récupération des schémas et métadonnées de tables delta : Permet l’interrogation et l’exploration des schémas et des métadonnées de tables delta pilotées par l’IA, soutenant des tâches avancées d’ingénierie des données.
• Exécution de requêtes SQL : Facilite l’exécution de requêtes SQL et le chargement de données dans les ressources Fabric de façon programmatique, rationalisant les pipelines d’analyse.
• Développement avancé de notebooks PySpark : Offre la création, la validation et l’optimisation intelligente de notebooks grâce à l’intégration LLM, accélérant le développement de jobs Spark performants.
• Analyse de performance et supervision en temps réel : Fournit des outils pour analyser et optimiser la performance des notebooks, avec des informations d’exécution en temps réel pour soutenir l’amélioration continue.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python et Node.js sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, ~/.windsurf/config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP Microsoft Fabric dans la section mcpServers :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en accédant au serveur MCP depuis l’interface de Windsurf.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les clés 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. Assurez-vous que Python est installé et accessible.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude (par exemple, claude.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur MCP est listé dans le panneau d’intégration MCP de Claude.

Cursor

1. Installez Python et Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Modifiez le fichier de paramètres de Cursor (par exemple, cursor.config.json).
3. Enregistrez le serveur MCP :

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

4. Enregistrez le fichier et relancez Cursor.
5. Vérifiez la connectivité au serveur MCP via l’interface de Cursor.

Cline

1. Vérifiez que Python est configuré sur votre système.
2. Ouvrez la configuration de Cline (par exemple, cline.json).
3. Ajoutez l’entrée du serveur :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Testez la disponibilité du serveur MCP depuis la palette de commandes de Cline.

Pour toutes les plateformes :

• Utilisez des variables d’environnement dans la section env du JSON pour les clés API ou secrets.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “fabric-mcp” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après la documentation disponible, le serveur MCP Microsoft Fabric offre une bonne vue d’ensemble et des instructions d’installation, mais ne propose pas de listes détaillées et explicites pour les prompts, ressources et outils dans ses fichiers publics. Il fournit de bonnes pratiques de sécurité mais ne documente pas le support du sampling.

Notre avis

Ce serveur MCP est prometteur pour les workflows de développement Fabric grâce à sa focalisation sur l’intégration PySpark avancée et LLM. Toutefois, l’absence de prompts, ressources et schémas d’outils explicites dans la documentation limite son utilité immédiate en mode plug-and-play. Il obtient une bonne note pour la clarté de l’architecture et de l’installation, mais bénéficierait d’une documentation plus riche pour les développeurs et d’une meilleure exposition des fonctionnalités.

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