AI-agent for Microsoft Fabric MCP
Koble sømløst sammen arbeidsflyter med Microsoft Fabric ved hjelp av den kraftige Python-baserte MCP-serveren. Lås opp avansert administrasjon av arbeidsområder, lakehouse, warehouse og tabeller, automatiser SQL-spørringer, og optimaliser PySpark-notatbøkene dine med AI-drevne innsikter og LLM-integrasjon. Øk produktiviteten, sørg for dataintegritet og akselerer analyser med robuste, fabric-spesifikke verktøy – alt fra din IDE eller via HTTP.
Omfattende operasjoner for Microsoft Fabric
Administrer enkelt arbeidsområder, lakehouses, warehouses og tabeller direkte fra din IDE eller via API. Dra nytte av avansert uthenting av delta-tabellskjema, SQL-spørringskjøring, administrasjon av rapporter og semantiske modeller, samt effektiv datalasting for å styrke ditt analysemiljø.
- Arbeidsområde- og lakehouse-administrasjon.
- Opprett, vis og bytt mellom Fabric-arbeidsområder og lakehouses med enkelhet.
- Delta-tabeller og metadata.
- Hent ut delta-tabellskjemaer og metadata for full datatransparens.
- SQL-spørringsautomatisering.
- Kjør og automatiser SQL-spørringer på tvers av datakilder for raskere analyser.
- Rapport- og semantisk modell-operasjoner.
- Administrer rapporter og semantiske modeller effektivt i din analyse pipeline.
Avansert PySpark-notatbokautomatisering
Akselerer PySpark-utviklingen din med intelligente notatbokmaler, smart kodegenerering og avansert validering. Utnytt AI-drevet ytelsesanalyse, fabric-spesifikke optimaliseringer og innsikt i sanntidskjøring for å maksimere produktiviteten.
- Intelligente notatbokmaler.
- Generer raskt PySpark-notatbøker med 6 spesialiserte maler for ETL, analyser, ML og mer.
- Smart kodegenerering.
- Automatiser PySpark- og Fabric-kode for vanlige operasjoner og øk pålitelighet og fart.
- Omfattende validering.
- Sikre kodekvalitet med avansert syntaks, beste praksis og kompatibilitetskontroller.
AI-drevet LLM-integrasjon
Forvandle utvikleropplevelsen med grensesnitt for naturlig språk, kontekstbevisst assistanse og intelligent kodeformatering. Få optimaliseringsforslag og forklaringer drevet av store språkmodeller for hvert trinn i din PySpark- og Fabric-arbeidsflyt.
- Kodeassistent med naturlig språk.
- Samhandle med data og notatbøker via naturlige språkforespørsler gjennom LLM-er som Claude eller GPT.
- Kontekstbevisst optimalisering.
- Motta smarte, kontekstdrevne optimaliseringsforslag og forklaringer for hvert prosjekt.
- Intelligent formatering og forklaringer.
- Dra nytte av automatisk kodeformatering og detaljerte forklaringer drevet av AI.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige Microsoft Fabric MCP-integrasjonsverktøy
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Microsoft Fabric MCP-integrasjonen:
- list_workspaces
Vis alle tilgjengelige Microsoft Fabric-arbeidsområder for din konto.
- set_workspace
Angi gjeldende arbeidsområdekontekst for påfølgende operasjoner og spørringer.
- list_lakehouses
Vis alle lakehouses i et valgt arbeidsområde.
- create_lakehouse
Opprett et nytt lakehouse i et spesifisert arbeidsområde med valgfri beskrivelse.
- set_lakehouse
Velg og angi det aktive lakehouse-konteksten for økten.
- list_warehouses
Vis alle warehouses tilgjengelig i et arbeidsområde.
- create_warehouse
Opprett et nytt warehouse i et valgt arbeidsområde med beskrivelse.
- set_warehouse
Angi gjeldende warehouse-kontekst for videre interaksjoner.
- list_tables
Vis alle tabeller i et spesifisert lakehouse.
- get_lakehouse_table_schema
Hent skjemaet for en bestemt tabell i et lakehouse.
- get_all_lakehouse_schemas
Hent skjemaer for alle tabeller i et spesifisert lakehouse.
- set_table
Angi gjeldende tabellkontekst for å jobbe med spesifikke data.
- get_sql_endpoint
Hent SQL-endepunkt for et lakehouse eller warehouse.
- run_query
Kjør SQL-spørringer på lakehouses eller warehouses for å hente egendefinerte data.
- load_data_from_url
Last inn eksterne data fra en URL til en angitt tabell i Microsoft Fabric.
- list_reports
Vis alle Power BI-rapporter tilgjengelig i et arbeidsområde.
- get_report
Hent detaljer om en spesifikk rapport ved hjelp av dens ID.
- list_semantic_models
Vis alle semantiske modeller i et valgt arbeidsområde.
- get_semantic_model
Hent detaljert informasjon om en bestemt semantisk modell etter ID.
- list_notebooks
Vis alle notatbøker tilgjengelig i et arbeidsområde.
- get_notebook_content
Hent alt innholdet i en bestemt notatbok etter dens ID.
- update_notebook_cell
Oppdater innholdet i en spesifikk celle i en notatbok.
- create_pyspark_notebook
Opprett en ny PySpark-notatbok med valgt mal i et arbeidsområde.
- create_fabric_notebook
Opprett en fabric-optimalisert notatbok med integrasjons- eller strømmemaler.
- generate_pyspark_code
Generer PySpark-kodeeksempler for vanlige dataoperasjoner og transformasjoner.
- generate_fabric_code
Generer fabric-spesifikk kode for lakehouse-operasjoner og overvåking.
- validate_pyspark_code
Valider PySpark-kode for syntaks og beste praksis før kjøring.
- validate_fabric_code
Sjekk kode for Microsoft Fabric-kompatibilitet og standarder.
- analyze_notebook_performance
Analyser notatbokens ytelse for optimaliserings- og effektiviseringsanbefalinger.
- clear_context
Tøm gjeldende øktkontekst for å tilbakestille arbeidsområde-, lakehouse- eller tabellvalg.
Opplev Microsoft Fabric MCP i aksjon
Lås opp kraftig AI-drevet PySpark-utvikling og sømløs Microsoft Fabric-integrasjon. Book en live demo eller start din gratis prøveperiode for å se hvordan MCP kan forvandle dine dataarbeidsflyter.
Hva er ACI.dev
ACI.dev er en åpen kildekode agent-computer interface-plattform utviklet av Aipolabs som gir utviklere mulighet til sømløst å koble AI-agenter – inkludert LLM-er og agentiske IDE-er – til over 600 tredjepartsapplikasjoner via enhetlig funksjonskall. Ved å bruke sin Unified Model Context Protocol (MCP)-server forenkler ACI.dev integrasjonen dramatisk ved å eksponere kun to meta-funksjoner – 'search' og 'execute' – som gir tilgang til et stort bibliotek av forhåndsbygde verktøyintegrasjoner, som Gmail, HubSpot, Notion og Slack. Plattformen er designet for skalerbarhet, sikker multi-tenant-autentisering og tillatelseskontroll med naturlig språk, noe som gjør det enkelt å autorisere AI-agenter, håndtere OAuth-flows og trygt behandle brukerpålogginger. 100 % åpen kildekode, ACI.dev akselererer agentutvikling og reduserer kompleksiteten ved å bygge kraftige, sikre og pålitelige AI-drevne applikasjoner.
Funksjoner
Hva vi kan gjøre med ACI.dev
Med ACI.dev kan du låse opp sømløs og sikker verktøybruk for AI-agenter, koble raskt til hundrevis av SaaS-applikasjoner og styrke agentiske arbeidsflyter. Dens Unified MCP Server-modell lar deg administrere autentisering, tillatelser og verktøyoppdagelse gjennom én plattform, noe som gjør den ideell både for rask prototyping og solide produksjonsdistribusjoner.
- Unified MCP Server
- Koble til 600+ verktøy via ett server-endepunkt for strømlinjeformet agenttilgang.
- Administrert agentautentisering
- Autoriser AI-agenter med brukerkontoer via sikker OAuth uten manuell tokenhåndtering.
- Forhåndsbygde verktøyintegrasjoner
- Integrer raskt essensielle forretningsverktøy som Gmail, Slack og Notion uten ekstra kode.
- Sikker agenthemmelighetsbehandler
- Oppbevar og administrer agentlegitimasjon trygt med granulær tilgangskontroll.
- Tillatelser med naturlig språk
- Sett og håndhev AI-agenttillatelser med vanlig norsk for å forhindre uønskede API-kall.
- Agent Playground
- Test og valider agenters verktøybruk før produksjonsutrulling.
Hvordan AI-agenter drar nytte av ACI.dev
AI-agenter får robust, sikker og skalerbar tilgang til hundrevis av tredjepartsverktøy gjennom ACI.devs Unified MCP Server. Utviklere kan akselerere innovasjon, redusere integrasjonskompleksitet og fokusere på å bygge smartere agentiske applikasjoner mens plattformen håndterer sikker autentisering, tillatelser og verktøykjøring.