Microsoft Fabric MCP-server

Hva gjør “Microsoft Fabric” MCP-serveren?

Microsoft Fabric MCP-serveren er en Python-basert Model Context Protocol (MCP)-server designet for sømløs interaksjon med Microsoft Fabric API-er. Den gir AI-assistenter muligheten til å koble seg til eksterne Microsoft Fabric-ressurser, og muliggjør en robust utviklingsflyt for data engineering og analyse. Serveren legger til rette for avanserte operasjoner som administrasjon av arbeidsområder, lakehouses, warehouses og tabeller, henting av delta-tabellskjema, kjøring av SQL-spørringer og mer. I tillegg tilbyr den intelligent utvikling og optimalisering av PySpark-notatbøker gjennom LLM-integrasjon, med kontekstbevisst kodegenerering, validering, ytelsesanalyse og sanntidsovervåkning. Denne integrasjonen øker utviklerproduktiviteten betydelig ved å muliggjøre naturlig språkinteraksjon, automatisert kodeassistanse og effektiv utrulling i Microsoft Fabric-økosystemet.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotets filer eller dokumentasjon.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er listet i depotets filer eller dokumentasjon.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte verktøydefinisjoner funnet i server.py eller depotets filer. README nevner:

• PySpark-verktøy: For opprettelse av notatbøker, kodegenerering, validering, analyse og utrulling.
• PySpark-hjelpere: For hjelpeoperasjoner relatert til Spark.
• Malbehandler: For håndtering av notatbok-/kodemaler.
• Kodevalidatorer: For sjekk av kodesyntaks og beste praksis.
• Kodegeneratorer: For automatisert kodeproduksjon. (Faktiske MCP-verktøygrensesnitt er ikke tilgjengelig.)

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Arbeidsområde- og lakehouse-administrasjon: Forenkler opprettelse og administrasjon av arbeidsområder, lakehouses, warehouses og tabeller i Microsoft Fabric, slik at utviklere enklere kan organisere og manipulere dataomgivelser.
• Delta-tabellskjema og metadata: Gjør det mulig med AI-drevet spørring og utforskning av delta-tabellskjema og metadata, og støtter avansert data engineering.
• SQL-kjøring: Legger til rette for å kjøre SQL-spørringer og laste inn data i Fabric-ressurser programmatisk, og effektiviserer analysepipelines.
• Avansert PySpark-notatbokutvikling: Tilbyr intelligent opprettelse, validering og optimalisering av notatbøker med LLM-integrasjon, og akselererer utviklingen av ytelseseffektive Spark-jobber.
• Ytelsesanalyse og sanntidsovervåkning: Gir verktøy for analyse og optimalisering av notatbøkers ytelse, med sanntidsinnsikt i kjøring for kontinuerlig forbedring.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python og Node.js er installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din (f.eks. ~/.windsurf/config.json).
3. Legg til Microsoft Fabric MCP-serveren i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å få tilgang til MCP-serveren fra Windsurfs grensesnitt.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for sensitive API-nøkler:

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

Claude

1. Sørg for at Python er installert og tilgjengelig.
2. Åpne Claudes konfigurasjonsfil (f.eks. claude.config.json).
3. Legg til MCP-serveren:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren vises i Claudes MCP-integrasjonspanel.

Cursor

1. Installer Python og Node.js hvis det ikke allerede er gjort.
2. Rediger Cursors innstillingsfil (f.eks. cursor.config.json).
3. Registrer MCP-serveren:

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

4. Lagre filen og start Cursor på nytt.
5. Sjekk tilkoblingen til MCP-serveren via Cursors grensesnitt.

Cline

1. Forsikre deg om at Python er satt opp på systemet ditt.
2. Åpne Clines konfigurasjon (f.eks. cline.json).
3. Legg til serveroppføringen:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Test tilgjengeligheten til MCP-serveren fra Clines kommandopalett.

For alle plattformer:

• Bruk miljøvariabler i env-seksjonen i JSON for API-nøkler eller hemmeligheter.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “fabric-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server, og erstatte URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir Microsoft Fabric MCP-serveren en god oversikt og veiledning for oppsett, men mangler detaljerte, eksplisitte lister over prompt-maler, ressurser og verktøy i sine offentlige filer. Den gir gode sikkerhetsrutiner, men dokumenterer ikke sampling-støtte.

Vår vurdering

Denne MCP-serveren er lovende for Fabric-utviklingsflyter takket være sitt fokus på avansert PySpark og LLM-integrasjon. Fraværet av eksplisitte prompt-maler, ressurser og verktøyskjemaer i dokumentasjonen begrenser imidlertid dens umiddelbare plug-and-play-nytte. Den scorer høyt på arkitektur og oppsett, men vil ha fordel av enda mer utviklervennlig dokumentasjon og bedre oversikt over funksjoner.

MCP-score