Servidor Microsoft Fabric MCP

O que faz o servidor “Microsoft Fabric” MCP?

O Microsoft Fabric MCP Server é um servidor Python baseado em Model Context Protocol (MCP) projetado para uma interação perfeita com as APIs do Microsoft Fabric. Ele potencializa assistentes de IA a conectar recursos externos do Microsoft Fabric, permitindo um fluxo robusto de desenvolvimento para engenharia de dados e analytics. O servidor facilita operações avançadas como gerenciamento de workspaces, lakehouses, warehouses e tabelas, recuperação de esquemas de tabelas delta, execução de consultas SQL e muito mais. Além disso, oferece desenvolvimento inteligente de notebooks PySpark e otimização por meio da integração com LLM, fornecendo geração de código contextualizada, validação, análise de performance e monitoramento em tempo real. Essa integração aumenta significativamente a produtividade do desenvolvedor ao permitir interação em linguagem natural, assistência automatizada de código e implantação simplificada dentro do ecossistema Microsoft Fabric.

Lista de Prompts

Não há templates explícitos de prompts mencionados nos arquivos do repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Não há recursos MCP explícitos listados nos arquivos do repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

Não foram encontradas definições explícitas de ferramentas em server.py ou nos arquivos do repositório. O README menciona:

• Ferramentas PySpark: Para criação de notebooks, geração de código, validação, análise e implantação.
• Auxiliares PySpark: Para operações auxiliares relacionadas ao Spark.
• Gerenciador de Templates: Para gerenciar templates de notebook/código.
• Validadores de Código: Para checagem de sintaxe e boas práticas.
• Geradores de Código: Para produção automatizada de código. (Detalhes da interface real das ferramentas MCP não estão disponíveis.)

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Workspaces e Lakehouses: Simplifica a criação e o gerenciamento de workspaces, lakehouses, warehouses e tabelas no Microsoft Fabric, facilitando a organização e manipulação de ambientes de dados por desenvolvedores.
• Recuperação de Esquema e Metadados de Tabela Delta: Permite consultas e exploração de esquemas de tabelas delta e metadados com IA, suportando tarefas avançadas de engenharia de dados.
• Execução de Consultas SQL: Facilita a execução de consultas SQL e carregamento de dados em recursos Fabric programaticamente, otimizando pipelines analíticos.
• Desenvolvimento Avançado de Notebooks PySpark: Oferece criação, validação e otimização inteligente de notebooks com integração LLM, acelerando o desenvolvimento de jobs Spark performáticos.
• Análise de Performance e Monitoramento em Tempo Real: Fornece ferramentas para análise e otimização de performance de notebooks, com insights de execução em tempo real para melhoria contínua.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Python e Node.js estão instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, ~/.windsurf/config.json).
3. Adicione o Microsoft Fabric MCP Server à seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração acessando o servidor MCP pela interface do Windsurf.

Protegendo Chaves de API

Utilize variáveis de ambiente para chaves de API sensíveis:

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

Claude

1. Certifique-se de que o Python está instalado e acessível.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude (por exemplo, claude.config.json).
3. Adicione o servidor MCP:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor MCP está listado no painel de integração MCP do Claude.

Cursor

1. Instale o Python e o Node.js, se ainda não estiverem presentes.
2. Edite o arquivo de configurações do Cursor (por exemplo, cursor.config.json).
3. Registre o servidor MCP:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Cursor.
5. Verifique a conectividade com o servidor MCP pela interface do Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que o Python está instalado em seu sistema.
2. Abra a configuração do Cline (por exemplo, cline.json).
3. Adicione a entrada do servidor:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Teste a disponibilidade do servidor MCP pelo palette de comandos do Cline.

Para todas as plataformas:

• Utilize variáveis de ambiente na seção env do JSON para chaves de API ou segredos.

Como usar este MCP em fluxos

Utilizando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “fabric-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação disponível, o servidor Microsoft Fabric MCP oferece uma boa visão geral e orientação de configuração, mas carece de listagens detalhadas e explícitas de prompts, recursos e ferramentas em seus arquivos públicos. Ele fornece boas práticas de segurança, mas não documenta suporte a sampling.

Nossa opinião

Este servidor MCP é promissor para fluxos de desenvolvimento no Fabric graças ao seu foco em PySpark avançado e integração com LLM. Contudo, a ausência de prompts explícitos, recursos e esquemas de ferramentas na documentação limita sua utilidade plug-and-play imediata. Ele se destaca pela arquitetura e clareza de configuração, mas se beneficiaria de uma documentação mais rica para desenvolvedores e maior exposição de funcionalidades.

Pontuação MCP