Microsoft Fabric MCP サーバー

「Microsoft Fabric」MCP サーバーは何をしますか？

Microsoft Fabric MCP サーバーは、Microsoft Fabric API とのシームレスな連携のために設計された Python ベースの Model Context Protocol (MCP) サーバーです。AI アシスタントが外部の Microsoft Fabric リソースへ接続できるようになり、データエンジニアリングや分析のための強力な開発ワークフローを実現します。ワークスペースやレイクハウス、ウェアハウス、テーブルの管理、デルタテーブルスキーマの取得、SQL クエリの実行などの高度な操作が可能です。さらに、LLM 統合によるインテリジェントな PySpark ノートブック開発・最適化も提供し、コンテキストに応じたコード生成・検証・パフォーマンス分析・リアルタイム監視を実現します。この統合により、自然言語でのやり取り、自動コード補助、Microsoft Fabric エコシステム内での効率的なデプロイが可能となり、開発者の生産性が大きく向上します。

プロンプト一覧

リポジトリファイルやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリファイルやドキュメントに明示的な MCP リソースは記載されていません。

ツール一覧

server.py やリポジトリファイルに明確なツール定義は見当たりません。README には次が記載されています:

• PySpark ツール: ノートブック作成、コード生成、検証、分析、デプロイ用
• PySpark ヘルパー: Spark 関連の補助操作用
• テンプレートマネージャー: ノートブックやコードテンプレートの管理
• コードバリデータ: コードの構文・ベストプラクティスチェック
• コードジェネレーター: 自動コード生成 (実際の MCP ツールインターフェースの詳細は公開されていません。)

この MCP サーバーの利用例

• ワークスペース・レイクハウス管理: Microsoft Fabric 上のワークスペース、レイクハウス、ウェアハウス、テーブルの作成・管理を簡単にし、データ環境の編成・操作を容易にします。
• デルタテーブルスキーマ・メタデータ取得: AI によるデルタテーブルスキーマやメタデータのクエリ・探索が可能となり、高度なデータエンジニアリングタスクを支援します。
• SQL クエリ実行: Fabric リソース上で SQL クエリの実行やデータのロードをプログラムから容易にし、分析パイプラインを効率化します。
• 高度な PySpark ノートブック開発: LLM 統合により、ノートブックのインテリジェントな作成・検証・最適化が可能となり、高性能な Spark ジョブ開発を加速します。
• パフォーマンス分析とリアルタイム監視: ノートブックのパフォーマンス分析や最適化ツールを提供し、リアルタイムな実行状況の把握による継続的な改善をサポートします。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python と Node.js がインストールされていることを確認します。
2. Windsurf の設定ファイル（例: ~/.windsurf/config.json）を見つけます。
3. 設定ファイルの mcpServers セクションに Microsoft Fabric MCP サーバーを追加します:

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

4. 設定を保存して Windsurf を再起動します。
5. Windsurf のインターフェースから MCP サーバーにアクセスし、セットアップを確認します。

API キーのセキュリティ確保

API キーなどの機密情報は環境変数で管理します:

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

Claude

1. Python がインストール・利用可能であることを確認します。
2. Claude の設定ファイル（例: claude.config.json）を開きます。
3. MCP サーバーを追加します:

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

4. 変更を保存し、Claude を再起動します。
5. Claude の MCP 統合パネルで MCP サーバーが表示されていることを確認します。

Cursor

1. Python と Node.js が未導入の場合はインストールします。
2. Cursor の設定ファイル（例: cursor.config.json）を編集します。
3. MCP サーバーを登録します:

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

4. 設定を保存し、Cursor を再起動します。
5. Cursor のインターフェースから MCP サーバーへの接続を確認します。

Cline

1. システムに Python がセットアップされていることを確認します。
2. Cline の設定ファイル（例: cline.json）を開きます。
3. サーバーエントリを追加します:

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

4. 設定を保存して Cline を再起動します。
5. Cline のコマンドパレットから MCP サーバーの利用可否をテストします。

すべてのプラットフォーム共通:

• API キーやシークレットは JSON の env セクションで環境変数として設定してください。

FlowHunt 内でこの MCP を利用するには

FlowHunt で MCP を統合するには、フローに MCP コンポーネントを追加し、AI エージェントと接続します:

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システム MCP 設定セクションで以下の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します:

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

設定後、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用し、そのすべての機能にアクセスできるようになります。“fabric-mcp” は実際の MCP サーバー名に、URL もご自身の MCP サーバー URL に置き換えてください。

概要

公開ドキュメントから判断すると、Microsoft Fabric MCP サーバーは強力な概要とセットアップ手順を備えていますが、プロンプトやリソース、ツールの詳細な明示リストは不足しています。セキュリティ実践は良好ですが、サンプリングサポートは記載されていません。

当社の見解

この MCP サーバーは、高度な PySpark および LLM 統合による Fabric 開発ワークフローに有望です。ただし、明示的なプロンプトやリソース、ツールスキーマがドキュメントにないため、すぐにプラグアンドプレイできる利便性は限定的です。設計やセットアップの明快さは高評価ですが、より豊富な開発者向けドキュメントと機能情報の公開が望まれます。

MCP スコア