Serverul Microsoft Fabric MCP

Ce face Serverul “Microsoft Fabric” MCP?

Serverul Microsoft Fabric MCP este un server Python bazat pe Model Context Protocol (MCP), conceput pentru o interacțiune fluidă cu API-urile Microsoft Fabric. Acesta oferă asistenților AI posibilitatea de a se conecta la resurse externe Microsoft Fabric, permițând un flux de dezvoltare robust pentru ingineria și analiza datelor. Serverul facilitează operațiuni avansate precum gestionarea spațiilor de lucru, lakehouse-uri, warehouse-uri și tabele, preluarea schemelor tabelelor delta, execuția de interogări SQL și multe altele. De asemenea, oferă dezvoltare și optimizare inteligentă a notebook-urilor PySpark prin integrare LLM, punând la dispoziție generare de cod context-aware, validare, analiză de performanță și monitorizare în timp real. Această integrare crește semnificativ productivitatea dezvoltatorilor permițând interacțiune în limbaj natural, asistență automată la cod și o implementare eficientă în ecosistemul Microsoft Fabric.

Lista de prompturi

Nu există șabloane de prompt explicite menționate în fișierele repository sau în documentație.

Lista de resurse

Nu există resurse MCP explicite listate în fișierele repository sau în documentație.

Lista de unelte

Nu s-au găsit definiții explicite de unelte în server.py sau fișierele repository-ului. README menționează:

• Unelte PySpark: pentru crearea de notebook-uri, generare de cod, validare, analiză și implementare.
• PySpark Helpers: pentru operațiuni auxiliare legate de Spark.
• Template Manager: pentru gestionarea șabloanelor de notebook/cod.
• Validatoare de cod: pentru verificarea sintaxei și a bunelor practici.
• Generatoare de cod: pentru generarea automată de cod. (Detaliile despre interfața de unelte MCP nu sunt disponibile.)

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Gestionarea spațiilor de lucru și a lakehouse-urilor: Simplifică crearea și gestionarea spațiilor de lucru, lakehouse-urilor, warehouse-urilor și tabelelor în Microsoft Fabric, facilitând organizarea și manipularea mediilor de date de către dezvoltatori.
• Preluarea schemelor și metadatelor tabelelor delta: Permite interogarea și explorarea alimentate de AI a schemelor și metadatelor tabelelor delta, susținând sarcini avansate de inginerie a datelor.
• Execuție de interogări SQL: Facilitează rularea interogărilor SQL și încărcarea datelor în resursele Fabric programatic, simplificând fluxurile analitice.
• Dezvoltare avansată de notebook-uri PySpark: Oferă crearea, validarea și optimizarea inteligentă a notebook-urilor cu integrare LLM, accelerând dezvoltarea joburilor Spark performante.
• Analiză de performanță și monitorizare în timp real: Pune la dispoziție unelte pentru analizarea și optimizarea performanței notebook-urilor, cu informații în timp real asupra execuției pentru îmbunătățire continuă.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Python și Node.js sunt instalate.
2. Localizează fișierul de configurare Windsurf (de exemplu, ~/.windsurf/config.json).
3. Adaugă Serverul Microsoft Fabric MCP în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică instalarea accesând serverul MCP din interfața Windsurf.

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru cheile API sensibile:

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

Claude

1. Asigură-te că Python este instalat și accesibil.
2. Deschide fișierul de configurare Claude (de exemplu, claude.config.json).
3. Adaugă serverul MCP:

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

4. Salvează modificările și repornește Claude.
5. Confirmă că serverul MCP este listat în panoul de integrare MCP al Claude.

Cursor

1. Instalează Python și Node.js dacă nu sunt deja prezente.
2. Editează fișierul de setări Cursor (de exemplu, cursor.config.json).
3. Înregistrează serverul MCP:

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

4. Salvează fișierul și repornește Cursor.
5. Verifică conectivitatea către serverul MCP prin interfața Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Python este configurat pe sistem.
2. Deschide configurația Cline (de exemplu, cline.json).
3. Adaugă intrarea serverului:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Testează disponibilitatea serverului MCP din paleta de comenzi a Cline.

Pentru toate platformele:

• Folosește variabile de mediu în secțiunea env a JSON-ului pentru cheile API sau secrete.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “fabric-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza documentației disponibile, serverul Microsoft Fabric MCP oferă o prezentare și instrucțiuni de configurare solide, dar lipsește o listare detaliată și explicită a prompturilor, resurselor și uneltelor în fișierele publice. Oferă bune practici de securitate, dar nu documentează suportul pentru sampling.

Opinia noastră

Acest server MCP este promițător pentru fluxurile de dezvoltare Fabric datorită accentului pe PySpark avansat și integrarea LLM. Totuși, lipsa prompturilor, resurselor și schemelor de unelte explicite în documentație îi limitează utilitatea plug-and-play imediată. Primește un punctaj bun pentru claritatea arhitecturii și configurării, dar ar beneficia de o documentație mai bogată, orientată spre dezvoltatori și de o expunere mai amplă a funcționalităților.

Scor MCP