AI-agent til Microsoft Fabric MCP
Forbind nemt dine arbejdsgange med Microsoft Fabric via den kraftfulde Python-baserede MCP-server. Få adgang til avanceret håndtering af arbejdsområder, lakehouses, warehouses og tabeller, automatiser SQL-forespørgsler, og optimer dine PySpark-notebooks med AI-drevne indsigter og LLM-integration. Øg produktiviteten, sikr dataintegritet, og accelerér analyser med robuste, fabric-specifikke værktøjer – alt sammen fra dit IDE eller via HTTP.
Omfattende operationer for Microsoft Fabric
Administrer nemt arbejdsområder, lakehouses, warehouses og tabeller direkte fra dit IDE eller via API. Udnyt avanceret delta tabellesskema-hentning, SQL-forespørgsler, rapport- og semantisk modelstyring samt effektiv dataloading for at styrke dit analyse-miljø.
- Arbejdsområde- & Lakehouse-håndtering.
- Opret, se og skift mellem Fabric arbejdsområder og lakehouses nemt.
- Delta-tabel & Metadata.
- Hent delta tabellesskemaer og metadata for fuld datagennemsigtighed.
- SQL-forespørgselsautomatisering.
- Udfør og automatiser SQL-forespørgsler på tværs af datakilder for hurtigere analyser.
- Rapport- & Semantisk Modelstyring.
- Effektiv styring af rapporter og semantiske modeller i din analysepipeline.
Avanceret automatisering af PySpark-notebooks
Fremskynd din PySpark-udvikling med intelligente notebook-skabeloner, smart kodegenerering og avanceret validering. Udnyt AI-drevet performanceanalyse, fabric-specifikke optimeringer og realtidsindsigt for at maksimere produktiviteten.
- Intelligente notebook-skabeloner.
- Generer hurtigt PySpark-notebooks via 6 specialiserede skabeloner til ETL, analyse, ML og mere.
- Smart kodegenerering.
- Automatiser PySpark- og Fabric-kode til almindelige operationer og øg pålidelighed og hastighed.
- Omfattende validering.
- Sikr kodekvalitet med avanceret syntaks-, best practice- og kompatibilitetstjek.
AI-drevet LLM-integration
Forvandl din udviklingsoplevelse med naturlige sproggrænseflader, kontekstafhængig assistance og intelligent kodeformatering. Få optimeringsforslag og forklaringer drevet af store sprogmodeller på alle stadier af din PySpark- og Fabric-arbejdsgang.
- Kodeassistent med naturligt sprog.
- Interager med dine data og notebooks via naturlige sprogforespørgsler via LLM'er som Claude eller GPT.
- Kontekstafhængig optimering.
- Få smarte, kontekstbaserede optimeringsforslag og forklaringer til hvert projekt.
- Intelligent formatering & forklaringer.
- Få glæde af automatisk kodeformatering og detaljerede forklaringer drevet af AI.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Microsoft Fabric MCP-integrationværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Microsoft Fabric MCP-integrationen:
- list_workspaces
Vis alle tilgængelige Microsoft Fabric arbejdsområder for din konto.
- set_workspace
Angiv det aktuelle arbejdsområde for efterfølgende operationer og forespørgsler.
- list_lakehouses
Vis alle lakehouses i et valgt arbejdsområde.
- create_lakehouse
Opret et nyt lakehouse i et angivet arbejdsområde med valgfri beskrivelse.
- set_lakehouse
Vælg og angiv det aktive lakehouse for sessionen.
- list_warehouses
Vis alle warehouses tilgængelige i et arbejdsområde.
- create_warehouse
Opret et nyt warehouse i et valgt arbejdsområde med beskrivelse.
- set_warehouse
Angiv det aktuelle warehouse for videre interaktioner.
- list_tables
Vis alle tabeller i et angivet lakehouse.
- get_lakehouse_table_schema
Hent skemaet for en bestemt tabel i et lakehouse.
- get_all_lakehouse_schemas
Hent skemaer for alle tabeller i et angivet lakehouse.
- set_table
Angiv den aktuelle tabelkontekst for at arbejde med specifikke data.
- get_sql_endpoint
Hent SQL-endpoint for et lakehouse eller warehouse.
- run_query
Kør SQL-forespørgsler på lakehouses eller warehouses for at hente tilpassede data.
- load_data_from_url
Indlæs eksterne data fra en URL til en valgt tabel i Microsoft Fabric.
- list_reports
Vis alle Power BI-rapporter i et arbejdsområde.
- get_report
Hent oplysninger om en specifik rapport via dens ID.
- list_semantic_models
Vis alle semantiske modeller i et valgt arbejdsområde.
- get_semantic_model
Hent detaljerede oplysninger om en bestemt semantisk model via ID.
- list_notebooks
Vis alle notebooks tilgængelige i et arbejdsområde.
- get_notebook_content
Hent hele indholdet af en bestemt notebook via dens ID.
- update_notebook_cell
Opdater indholdet af en bestemt celle i en notebook.
- create_pyspark_notebook
Opret en ny PySpark-notebook med en valgt skabelon i et arbejdsområde.
- create_fabric_notebook
Opret en Fabric-optimeret notebook med integrations- eller streaming-skabeloner.
- generate_pyspark_code
Generer PySpark-kode til almindelige dataoperationer og transformationer.
- generate_fabric_code
Generer Fabric-specifik kode til lakehouse-operationer og overvågning.
- validate_pyspark_code
Validér PySpark-kode for syntaks og best practice inden kørsel.
- validate_fabric_code
Tjek kode for Microsoft Fabric-kompatibilitet og standarder.
- analyze_notebook_performance
Analyser notebook-performance for optimerings- og effektivitetsanbefalinger.
- clear_context
Nulstil den aktuelle sessionskontekst for at rydde arbejdsområde, lakehouse eller tabelvalg.
Oplev Microsoft Fabric MCP i praksis
Få adgang til kraftfuld AI-drevet PySpark-udvikling og problemfri Microsoft Fabric-integration. Book en live demo eller start din gratis prøveperiode og se, hvordan MCP kan forandre dine dataarbejdsgange.
Hvad er ACI.dev
ACI.dev er en open source agent-computer interface-platform udviklet af Aipolabs, der gør det muligt for udviklere problemfrit at forbinde AI-agenter – inklusiv LLM'er og agentiske IDE'er – til over 600 tredjepartsapplikationer gennem samlet funktionkald. Ved at udnytte sin Unified Model Context Protocol (MCP) Server forenkler ACI.dev integrationen dramatisk ved kun at eksponere to meta-funktioner – 'search' og 'execute' – der giver adgang til et stort bibliotek af forudbyggede værktøjsintegrationer som Gmail, HubSpot, Notion og Slack. Platformen er designet til skalerbarhed, sikker multi-tenancy-autentificering og naturlig sprogrettighedsstyring, så det er nemt at autorisere AI-agenter, styre OAuth-flows og håndtere brugeroplysninger sikkert. 100% open source, ACI.dev accelererer agentisk udvikling og reducerer kompleksiteten ved at bygge kraftfulde, sikre og pålidelige AI-drevne applikationer.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med ACI.dev
Med ACI.dev kan du opnå problemfri og sikker værktøjsbrug for AI-agenter, lynhurtigt forbinde til hundredvis af SaaS-applikationer og styrke agentiske arbejdsgange. Unified MCP Server-modellen gør det muligt at håndtere autentificering, rettigheder og værktøjsopdagelse via én platform, hvilket gør den ideel til både hurtig prototyping og robuste produktionsudrulninger.
- Unified MCP Server
- Forbind til 600+ værktøjer via ét server-endpoint for strømlinet agentadgang.
- Administreret agent-autentificering
- Autoriser AI-agenter med brugerkonti via sikker OAuth uden manuel token-håndtering.
- Forudbyggede værktøjsintegrationer
- Integrér hurtigt essentielle forretningsværktøjer som Gmail, Slack og Notion uden ekstra kode.
- Sikker agent-sekret-håndtering
- Opbevar og administrer agentoplysninger sikkert med granulære adgangskontroller.
- Naturlig sprogrettighedsstyring
- Angiv og håndhæv AI-agent-rettigheder med almindeligt dansk for at undgå uønskede API-kald.
- Agent Playground
- Test og valider agenters værktøjsbrug før idriftsættelse.
Sådan gavner AI-agenter af ACI.dev
AI-agenter får robust, sikker og skalerbar adgang til hundredvis af tredjepartsværktøjer via ACI.devs Unified MCP Server. Udviklere kan accelerere innovation, reducere integrationskompleksitet og fokusere på at bygge smartere agentiske applikationer, mens platformen håndterer sikker autentificering, rettigheder og eksekvering af værktøjer.