Microsoft Fabric MCP 서버

“Microsoft Fabric” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Microsoft Fabric MCP 서버는 Microsoft Fabric API와의 원활한 상호작용을 위해 설계된 Python 기반 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트가 외부 Microsoft Fabric 리소스와 연결할 수 있도록 하여, 데이터 엔지니어링 및 분석을 위한 강력한 개발 워크플로우를 제공합니다. 워크스페이스, 레이크하우스, 웨어하우스, 테이블 관리, 델타 테이블 스키마 조회, SQL 쿼리 실행 등 고급 작업을 지원하며, LLM 통합을 통한 지능형 PySpark 노트북 개발 및 최적화, 상황 인지 코드 생성, 검증, 성능 분석, 실시간 모니터링 기능을 제공합니다. 이 통합은 자연어 인터페이스, 자동화된 코드 지원, Microsoft Fabric 생태계 내 효율적인 배포를 통해 개발자 생산성을 크게 높입니다.

프롬프트 목록

저장소 파일 또는 문서에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

저장소 파일이나 문서에 명시된 MCP 리소스는 없습니다.

도구 목록

server.py 및 저장소 파일에서 명시적 도구 정의는 발견되지 않았습니다. README에서는 다음을 언급합니다:

• PySpark 도구: 노트북 제작, 코드 생성, 검증, 분석, 배포 등
• PySpark 헬퍼: Spark 관련 보조 작업
• 템플릿 매니저: 노트북/코드 템플릿 관리
• 코드 검증기: 코드 문법 및 베스트 프랙티스 점검
• 코드 생성기: 자동 코드 생성 (실제 MCP 도구 인터페이스 세부 내용은 제공되지 않음)

이 MCP 서버의 활용 사례

• 워크스페이스 및 레이크하우스 관리: Microsoft Fabric에서 워크스페이스, 레이크하우스, 웨어하우스, 테이블을 손쉽게 생성 및 관리해 개발자가 데이터 환경을 보다 쉽게 구성하고 조작할 수 있습니다.
• 델타 테이블 스키마 및 메타데이터 조회: AI 기반 쿼리로 델타 테이블의 스키마와 메타데이터를 탐색할 수 있어 고급 데이터 엔지니어링 작업을 지원합니다.
• SQL 쿼리 실행: Fabric 리소스에서 프로그래밍 방식으로 SQL 쿼리를 실행하고 데이터를 불러와 분석 파이프라인을 간소화합니다.
• 고급 PySpark 노트북 개발: LLM 통합을 통한 지능형 노트북 생성, 검증, 최적화로 고성능 Spark 작업 개발을 가속화합니다.
• 성능 분석 및 실시간 모니터링: 노트북 성능 분석 및 최적화 도구, 실시간 실행 인사이트를 제공해 지속적인 개선을 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Python과 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(e.g., ~/.windsurf/config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Microsoft Fabric MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 인터페이스에서 MCP 서버에 접근해 설정이 완료되었는지 확인하세요.

API 키 보안

민감한 API 키는 환경 변수로 관리하세요:

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

Claude

1. Python이 설치되어 있고 접근 가능한지 확인하세요.
2. Claude의 설정 파일(e.g., claude.config.json)을 여세요.
3. MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude의 MCP 통합 패널에서 해당 MCP 서버가 보이는지 확인하세요.

Cursor

1. Python과 Node.js를 설치하세요(미설치 시).
2. Cursor 설정 파일(e.g., cursor.config.json)을 편집하세요.
3. MCP 서버를 등록하세요:

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

4. 파일을 저장한 뒤 Cursor를 다시 실행하세요.
5. Cursor 인터페이스를 통해 MCP 서버 연결을 확인하세요.

Cline

1. 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일(e.g., cline.json)을 여세요.
3. 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. Cline의 명령 팔레트에서 MCP 서버 가용성을 테스트하세요.

모든 플랫폼 공통:

• API 키나 시크릿은 JSON 내 env 섹션에서 환경 변수로 관리하세요.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “fabric-mcp"를 실제 MCP 서버명으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

공개 문서를 기준으로 Microsoft Fabric MCP 서버는 전반적인 개요와 설정 안내는 뛰어나지만, 프롬프트·리소스·도구의 명확한 세부 목록은 부족합니다. 보안 가이드가 잘 제공되나, 샘플링 지원에 대한 문서는 없습니다.

의견

이 MCP 서버는 고급 PySpark 및 LLM 통합에 중점을 두어 Fabric 개발 워크플로우에 매우 유망합니다. 다만, 명시적 프롬프트·리소스·도구 스키마 문서가 없어 즉시 활용에는 한계가 있습니다. 아키텍처와 설정 안내는 우수하나, 개발자 중심의 문서화와 기능 노출이 추가된다면 더욱 경쟁력이 높아질 것입니다.

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