Microsoft Fabric MCP Server

Cosa fa il server MCP “Microsoft Fabric”?

Il Microsoft Fabric MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) basato su Python progettato per un’interazione fluida con le API di Microsoft Fabric. Consente agli assistenti AI di connettersi con risorse esterne di Microsoft Fabric, abilitando un workflow di sviluppo robusto per l’ingegneria dei dati e gli analytics. Il server facilita operazioni avanzate come la gestione di workspace, lakehouse, warehouse e tabelle, il recupero dello schema delle tabelle delta, l’esecuzione di query SQL e altro ancora. Inoltre, offre sviluppo e ottimizzazione intelligenti di notebook PySpark tramite integrazione LLM, fornendo generazione di codice contestuale, validazione, analisi delle performance e monitoraggio in tempo reale. Questa integrazione aumenta notevolmente la produttività degli sviluppatori permettendo interazione in linguaggio naturale, assistenza automatica al codice e deployment semplificato all’interno dell’ecosistema Microsoft Fabric.

Elenco dei Prompt

Nei file del repository o nella documentazione non sono menzionati esplicitamente template di prompt.

Elenco delle Risorse

Nei file del repository o nella documentazione non sono indicate risorse MCP esplicite.

Elenco degli Strumenti

Nei file server.py o del repository non sono state trovate definizioni esplicite di strumenti. Il README cita:

• Strumenti PySpark: Per creazione notebook, generazione codice, validazione, analisi e deployment.
• Helper PySpark: Per operazioni ausiliarie legate a Spark.
• Gestore Template: Per gestire template di notebook/codice.
• Validator di Codice: Per controllare la sintassi del codice e le best practice.
• Generator di Codice: Per la produzione automatica di codice. (I dettagli specifici dell’interfaccia MCP degli strumenti non sono disponibili.)

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione Workspace e Lakehouse: Semplifica la creazione e la gestione di workspace, lakehouse, warehouse e tabelle in Microsoft Fabric, facilitando agli sviluppatori l’organizzazione e la manipolazione degli ambienti dati.
• Recupero Schema e Metadata da Tabelle Delta: Permette interrogazioni AI-powered e l’esplorazione degli schemi e dei metadata delle tabelle delta, supportando attività avanzate di ingegneria dei dati.
• Esecuzione Query SQL: Facilita l’esecuzione di query SQL e il caricamento dati nelle risorse Fabric in modo programmato, ottimizzando i pipeline di analytics.
• Sviluppo Notebook PySpark Avanzato: Offre creazione, validazione e ottimizzazione intelligente dei notebook con integrazione LLM, accelerando lo sviluppo di job Spark performanti.
• Analisi Performance e Monitoraggio in Tempo Reale: Fornisce strumenti per analizzare e ottimizzare le performance dei notebook, con insight sull’esecuzione in tempo reale per supportare il miglioramento continuo.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python e Node.js siano installati.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf (ad es. ~/.windsurf/config.json).
3. Aggiungi il Microsoft Fabric MCP Server alla sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione accedendo al server MCP dall’interfaccia di Windsurf.

Protezione delle API Key

Utilizza variabili d’ambiente per le API key sensibili:

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

Claude

1. Assicurati che Python sia installato e accessibile.
2. Apri il file di configurazione di Claude (ad es. claude.config.json).
3. Aggiungi il server MCP:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma che il server MCP sia elencato nel pannello di integrazione MCP di Claude.

Cursor

1. Installa Python e Node.js se non già presenti.
2. Modifica il file di impostazioni di Cursor (ad es. cursor.config.json).
3. Registra il server MCP:

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

4. Salva il file e riavvia Cursor.
5. Verifica la connettività con il server MCP tramite l’interfaccia di Cursor.

Cline

1. Assicurati che Python sia configurato sul sistema.
2. Apri la configurazione di Cline (ad es. cline.json).
3. Aggiungi la voce del server:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Prova la disponibilità del server MCP dalla palette comandi di Cline.

Per tutte le piattaforme:

• Utilizza le variabili d’ambiente nella sezione env del JSON per API key o segreti.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzionalità e capacità. Ricorda di cambiare “fabric-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base della documentazione disponibile, il server Microsoft Fabric MCP offre una buona panoramica e indicazioni di setup, ma mancano elenchi dettagliati ed espliciti di prompt, risorse e strumenti nei file pubblici. Fornisce buone pratiche di sicurezza ma non documenta il supporto sampling.

La nostra opinione

Questo MCP server è promettente per i workflow di sviluppo Fabric grazie al focus su PySpark avanzato e integrazione LLM. Tuttavia, l’assenza di prompt, risorse e schemi di strumenti espliciti nella documentazione ne limita l’immediatezza plug-and-play. Ottiene un buon punteggio per chiarezza di architettura e setup, ma trarrebbe beneficio da una documentazione più ricca e da una maggiore esposizione delle funzionalità per gli sviluppatori.

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