Microsoft Fabric MCP-server

Microsoft Fabric MCP-server

Utnyttja Microsoft Fabric MCP-server för att turbo-ladda dina AI-arbetsflöden med avancerad data engineering, analys och intelligent PySpark-utveckling – allt tillgängligt via naturligt språk och FlowHunt-integrationer.

Vad gör “Microsoft Fabric” MCP-servern?

Microsoft Fabric MCP-servern är en Python-baserad Model Context Protocol (MCP)-server utformad för sömlös interaktion med Microsoft Fabric API:er. Den ger AI-assistenter möjlighet att ansluta till externa Microsoft Fabric-resurser och möjliggör ett robust utvecklingsflöde för data engineering och analys. Servern underlättar avancerade operationer som workspace-, lakehouse-, warehouse- och tabellhantering, hämtning av delta-tabell-scheman, SQL-frågeexekvering och mycket mer. Dessutom erbjuder den intelligent PySpark-notebook-utveckling och optimering via LLM-integration, med kontextmedveten kodgenerering, validering, prestandaanalys och realtidsövervakning. Denna integration ökar avsevärt utvecklarproduktiviteten genom naturlig språkinteraktion, automatiserad kodassistans och smidigare distribution inom Microsoft Fabric-ekosystemet.

Lista över prompts

Inga explicita prompt-mallar nämns i repositoryts filer eller dokumentation.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser listas i repositoryts filer eller dokumentation.

Lista över verktyg

Inga explicita verktygsdefinitioner hittades i server.py eller repositoryts filer. README nämner:

  • PySpark-verktyg: För notebook-skapande, kodgenerering, validering, analys och distribution.
  • PySpark-helpers: För hjälpfunktioner relaterade till Spark.
  • Template Manager: För hantering av notebook-/kodmallar.
  • Kodvaliderare: För kontroll av kodsyntax och best practices.
  • Kodgeneratorer: För automatiserad kodproduktion. (Faktiska MCP-verktygsgränssnittsdetaljer finns ej tillgängliga.)

Användningsområden för denna MCP-server

  • Workspace- och Lakehouse-hantering: Förenklar skapande och hantering av workspaces, lakehouses, warehouses och tabeller i Microsoft Fabric och gör det lättare för utvecklare att organisera och hantera datamiljöer.
  • Delta-tabell-schema och metadatuttag: Möjliggör AI-drivna frågor och utforskning av delta-tabell-scheman och metadata, stödjer avancerade data engineering-uppgifter.
  • SQL-frågeexekvering: Underlättar körning av SQL-frågor och inläsning av data i Fabric-resurser programmatiskt, vilket effektiviserar analysflöden.
  • Avancerad PySpark-notebook-utveckling: Erbjuder intelligent notebook-skapande, validering och optimering med LLM-integration, vilket påskyndar utvecklingen av högpresterande Spark-jobb.
  • Prestandaanalys och realtidsövervakning: Tillhandahåller verktyg för analys och optimering av notebook-prestanda, med realtidsinsikter för kontinuerlig förbättring.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Kontrollera att Python och Node.js är installerade.
  2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. ~/.windsurf/config.json).
  3. Lägg till Microsoft Fabric MCP-servern i avsnittet mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "fabric-mcp": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fabric_mcp"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Verifiera installationen genom att få åtkomst till MCP-servern från Windsurfs gränssnitt.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för känsliga API-nycklar:

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

Claude

  1. Kontrollera att Python är installerat och tillgängligt.
  2. Öppna Claudes konfigurationsfil (t.ex. claude.config.json).
  3. Lägg till MCP-servern:
    {
      "mcpServers": {
        "fabric-mcp": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fabric_mcp"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringarna och starta om Claude.
  5. Kontrollera att MCP-servern listas i Claudes MCP-integrationspanel.

Cursor

  1. Installera Python och Node.js om det inte redan finns.
  2. Redigera Cursors inställningsfil (t.ex. cursor.config.json).
  3. Registrera MCP-servern:
    {
      "mcpServers": {
        "fabric-mcp": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fabric_mcp"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara filen och starta om Cursor.
  5. Kontrollera anslutningen till MCP-servern via Cursors gränssnitt.

Cline

  1. Kontrollera att Python är installerat på ditt system.
  2. Öppna Clines konfiguration (t.ex. cline.json).
  3. Lägg till serverposten:
    {
      "mcpServers": {
        "fabric-mcp": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "fabric_mcp"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cline.
  5. Testa MCP-serverns tillgänglighet från Clines kommandopalett.

För alla plattformar:

  • Använd miljövariabler i env-sektionen i JSON för API-nycklar eller hemligheter.

Så använder du denna MCP i flows

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I system-MCP-konfigurationssektionen lägger du in dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “fabric-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
Översikt
Lista över promptsInga prompt-mallar hittades
Lista över resurserInga explicita MCP-resurser listade
Lista över verktygEndast generella verktygskategorier nämnda
Säkra API-nycklarExempel på JSON-konfig med env inkluderad
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ingen evidens för samplingstöd

Baserat på tillgänglig dokumentation erbjuder Microsoft Fabric MCP-servern en stark översikt och installationsvägledning, men saknar detaljerade, explicita listor för prompts, resurser och verktyg i sina publika filer. Den tillhandahåller bra säkerhetsrutiner men dokumenterar inte samplingstöd.

Vår bedömning

Denna MCP-server är lovande för Fabric-utvecklingsflöden tack vare sitt fokus på avancerad PySpark- och LLM-integration. Dock begränsar avsaknaden av explicita prompts, resurser och verktygsscheman i dokumentationen dess omedelbara plug-and-play-nytta. Den får höga poäng för arkitektur och tydlighet i installation, men skulle tjäna på rikare utvecklardokumentation och feature-exponering.

MCP-betyg

Har en LICENSE
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar1
Antal stjärnor3

Vanliga frågor

Vad är Microsoft Fabric MCP-server?

Microsoft Fabric MCP-server är en Python-baserad Model Context Protocol (MCP)-server för interaktion med Microsoft Fabric API:er. Den möjliggör för AI-assistenter att hantera workspaces, lakehouses, warehouses, tabeller, köra SQL-frågor, hämta delta-tabell-scheman och utveckla PySpark-notebooks med LLM-driven kodgenerering, validering och optimering.

Hur sätter jag upp Fabric MCP-servern i FlowHunt eller min utvecklingsmiljö?

Du konfigurerar ditt utvecklingsverktyg (Windsurf, Claude, Cursor eller Cline) genom att lägga till MCP-servern i dess konfigurationsfil, där du anger kommandot och argumenten för Fabric MCP-servern. Säkra API-nycklar via miljövariabler enligt installationsinstruktionerna.

Vad kan jag göra med Microsoft Fabric MCP-integrationen?

Du kan hantera Microsoft Fabric-resurser, utföra avancerade data engineering- och analystjänster, utveckla och optimera PySpark-notebooks, fråga efter delta-tabell-scheman och automatisera arbetsflöden med AI-agenter i FlowHunt.

Har servern färdiga prompts, verktyg eller resurser?

Inga explicita prompt-mallar, resurser eller verktygsscheman finns dokumenterade i repots dokumentation. Generella kategorier som PySpark-verktyg, kodgeneratorer och kodvaliderare nämns, men inte i detalj.

Hur säkras API-nycklar och känslig data?

API-nycklar ska lagras med hjälp av miljövariabler i din konfigurationsfil, så att känsliga uppgifter inte exponeras direkt i kod eller konfigurationsfiler.

Anslut till Microsoft Fabric med FlowHunt

Ge dina AI-agenter möjlighet att automatisera och optimera Microsoft Fabric-arbetsflöden. Prova Fabric MCP-serverintegration för avancerad data engineering, analys och AI-stödd kodassistans.

Lär dig mer

fabric-mcp-server MCP-server
fabric-mcp-server MCP-server

fabric-mcp-server MCP-server

fabric-mcp-server är en MCP-server som exponerar Fabric-mönster som anropbara verktyg för AI-drivna arbetsflöden, vilket möjliggör integration med Cline och and...

4 min läsning
AI Automation +4
py-mcp-mssql MCP-server
py-mcp-mssql MCP-server

py-mcp-mssql MCP-server

py-mcp-mssql MCP-servern erbjuder en säker och effektiv brygga för AI-agenter att programmässigt interagera med Microsoft SQL Server-databaser via Model Context...

4 min läsning
AI Database +5
Fibery MCP-serverintegration
Fibery MCP-serverintegration

Fibery MCP-serverintegration

Fibery MCP-servern fungerar som en brygga mellan din Fibery-arbetsyta och AI-assistenter via Model Context Protocol, vilket möjliggör naturligt språkåtkomst til...

3 min läsning
AI MCP +5