AI-agent för Microsoft Fabric MCP
Koppla smidigt ihop dina arbetsflöden med Microsoft Fabric via den kraftfulla Python-baserade MCP-servern. Lås upp avancerad hantering av arbetsytor, lakehouses, lagringsutrymmen och tabeller, automatisera SQL-frågor och optimera dina PySpark-notebooks med AI-drivna insikter och LLM-integration. Öka produktiviteten, säkerställ dataintegritet och påskynda analysarbetet med robusta, fabric-specifika verktyg—allt från din IDE eller via HTTP.
Omfattande operationer för Microsoft Fabric
Hantera enkelt arbetsytor, lakehouses, lagringsutrymmen och tabeller direkt från din IDE eller via API. Dra nytta av avancerad hämtning av deltatabell-scheman, SQL-frågeexekvering, rapport- och semantisk modellhantering samt smidig datainläsning för att maximera din analytiska miljö.
- Arbetsyte- & Lakehouse-hantering.
- Skapa, lista och växla mellan Fabric-arbetsytor och lakehouses enkelt.
- Delta-tabell & Metadata.
- Hämta deltatabell-scheman och metadata för full datatransparens.
- Automatisering av SQL-frågor.
- Exekvera och automatisera SQL-frågor över datakällor för snabbare analys.
- Rapport- & semantiska modelloperationer.
- Hantera rapporter och semantiska modeller effektivt i din analys pipeline.
Avancerad PySpark-notebook-automatisering
Påskynda din PySpark-utveckling med intelligenta notebook-mallar, smart kodgenerering och avancerad validering. Utnyttja AI-drivna prestandaanalyser, fabric-specifika optimeringar och realtidsinsikter under körning för att maximera produktiviteten.
- Intelligenta notebook-mallar.
- Generera snabbt PySpark-notebooks med 6 specialiserade mallar för ETL, analys, ML m.m.
- Smart kodgenerering.
- Automatisera PySpark- och Fabric-kod för vanliga operationer och öka tillförlitlighet och hastighet.
- Omfattande validering.
- Säkerställ kodkvalitet med avancerad syntax-, best practice- och kompatibilitetskontroll.
AI-driven LLM-integration
Förvandla din utvecklingsupplevelse med gränssnitt för naturligt språk, kontextmedveten assistans och intelligent kodformatering. Få optimeringsförslag och förklaringar från stora språkmodeller för varje steg i ditt PySpark- och Fabric-arbetsflöde.
- Kodassistent med naturligt språk.
- Interagera med din data och notebooks med naturliga språkförfrågningar via LLMs som Claude eller GPT.
- Kontextmedveten optimering.
- Få smarta, kontextbaserade optimeringsförslag och förklaringar för varje projekt.
- Intelligent formatering & förklaringar.
- Dra nytta av automatisk kodformatering och detaljerade förklaringar med AI.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Microsoft Fabric MCP-integrationer
Följande verktyg finns som en del av Microsoft Fabric MCP-integrationen:
- list_workspaces
Lista alla tillgängliga Microsoft Fabric-arbetsytor för ditt konto.
- set_workspace
Ange aktuell arbetsytekontext för efterföljande operationer och frågor.
- list_lakehouses
Lista alla lakehouses inom vald arbetsyta.
- create_lakehouse
Skapa ett nytt lakehouse i en angiven arbetsyta med valfri beskrivning.
- set_lakehouse
Välj och ställ in aktiv lakehouse-kontext för sessionen.
- list_warehouses
Lista alla lagringsutrymmen som finns i en arbetsyta.
- create_warehouse
Skapa ett nytt lagringsutrymme i vald arbetsyta med beskrivning.
- set_warehouse
Ange aktuell lagringsutrymmeskontext för vidare interaktioner.
- list_tables
Lista alla tabeller som finns i ett angivet lakehouse.
- get_lakehouse_table_schema
Hämta schemat för en viss tabell i ett lakehouse.
- get_all_lakehouse_schemas
Hämta scheman för alla tabeller i ett angivet lakehouse.
- set_table
Ange aktuell tabellkontext för att arbeta med specifik data.
- get_sql_endpoint
Hämta SQL-endpoint för ett lakehouse eller lagringsutrymme.
- run_query
Kör SQL-frågor på lakehouses eller lagringsutrymmen för att hämta anpassad data.
- load_data_from_url
Ladda extern data från en URL till en angiven tabell i Microsoft Fabric.
- list_reports
Lista alla Power BI-rapporter som finns i en arbetsyta.
- get_report
Hämta detaljer om en specifik rapport med dess ID.
- list_semantic_models
Lista alla semantiska modeller i vald arbetsyta.
- get_semantic_model
Hämta detaljerad information om en specifik semantisk modell via ID.
- list_notebooks
Lista alla notebooks som finns i en arbetsyta.
- get_notebook_content
Hämta allt innehåll i en specifik notebook via dess ID.
- update_notebook_cell
Uppdatera innehållet i en specifik cell i en notebook.
- create_pyspark_notebook
Skapa en ny PySpark-notebook med vald mall i en arbetsyta.
- create_fabric_notebook
Skapa en Fabric-optimerad notebook med integrations- eller strömningsmallar.
- generate_pyspark_code
Generera PySpark-kodsnuttar för vanliga dataoperationer och transformationer.
- generate_fabric_code
Generera Fabric-specifik kod för lakehouse-operationer och övervakning.
- validate_pyspark_code
Validera PySpark-kod för syntax och best practice innan körning.
- validate_fabric_code
Kontrollera kod för Microsoft Fabric-kompatibilitet och standarder.
- analyze_notebook_performance
Analysera notebook-prestanda för optimerings- och effektivitetstips.
- clear_context
Rensa aktuell sessionskontext för att återställa urval av arbetsyta, lakehouse eller tabell.
Upplev Microsoft Fabric MCP i praktiken
Lås upp kraftfull AI-driven PySpark-utveckling och sömlös Microsoft Fabric-integration. Boka en live-demo eller starta din gratis provperiod för att se hur MCP kan förändra dina dataarbetsflöden.
Vad är ACI.dev
ACI.dev är en öppen källkodsplattform för agent-datorgränssnitt utvecklad av Aipolabs som gör det möjligt för utvecklare att sömlöst koppla AI-agenter—including LLMs och agentiska IDE:er—till över 600 tredjepartsapplikationer via enhetlig funktionsanrop. Genom att använda sin Unified Model Context Protocol (MCP) Server förenklar ACI.dev dramatiskt integrationen genom att exponera endast två metafunktioner—'search' och 'execute'—som kan komma åt ett stort bibliotek av färdigbyggda verktygsintegrationer, såsom Gmail, HubSpot, Notion och Slack. Plattformen är utformad för skalbarhet, säker multi-tenant-autentisering och behörighetskontroller med naturligt språk, vilket gör det enkelt att auktorisera AI-agenter, hantera OAuth-flöden och hantera användaruppgifter på ett säkert sätt. 100% öppen källkod, ACI.dev påskyndar agentisk utveckling och minskar komplexiteten i att bygga kraftfulla, säkra och tillförlitliga AI-drivna applikationer.
Funktioner
Vad vi kan göra med ACI.dev
Med ACI.dev kan du låsa upp sömlös och säker verktygsanvändning för AI-agenter, snabbt ansluta till hundratals SaaS-applikationer och accelerera agentiska arbetsflöden. Dess Unified MCP Server-modell låter dig hantera autentisering, behörigheter och verktygsupptäckt via en plattform, vilket gör den idealisk för både snabb prototypning och robusta produktionsdriftsättningar.
- Unified MCP Server
- Anslut till 600+ verktyg via en enda server-endpoint för smidig agentåtkomst.
- Hanterad agentautentisering
- Auktorisera AI-agenter med användarkonton via säker OAuth utan manuell tokenhantering.
- Färdigbyggda verktygsintegrationer
- Integrera snabbt viktiga affärsverktyg som Gmail, Slack och Notion utan extra kod.
- Säker agenthemlighetshanterare
- Förvara och hantera agentuppgifter säkert med detaljerad åtkomstkontroll.
- Behörighetskontroller med naturligt språk
- Ange och upprätthåll AI-agenters behörigheter med vanligt språk för att förhindra oönskade API-anrop.
- Agent Playground
- Testa och validera agenters verktygsanvändning innan produktionssättning.
Hur AI-agenter drar nytta av ACI.dev
AI-agenter får robust, säker och skalbar tillgång till hundratals tredjepartsverktyg via ACI.devs Unified MCP Server. Utvecklare kan påskynda innovation, minska integrationskomplexitet och fokusera på att bygga smartare agentiska applikationer medan plattformen hanterar säker autentisering, behörigheter och verktygsexekvering.