Microsoft Fabric MCP Sunucusu

“Microsoft Fabric” MCP Sunucusu ne yapar?

Microsoft Fabric MCP Sunucusu, Microsoft Fabric API’larıyla sorunsuz etkileşim için tasarlanmış Python tabanlı bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Yapay zeka asistanlarının harici Microsoft Fabric kaynaklarına bağlanmasını sağlayarak, veri mühendisliği ve analiz için sağlam bir geliştirme iş akışı sunar. Sunucu; çalışma alanı, lakehouse, warehouse ve tablo yönetimi, delta tablo şeması alma, SQL sorgusu yürütme gibi gelişmiş işlemleri kolaylaştırır. Ayrıca, LLM entegrasyonu sayesinde akıllı PySpark not defteri geliştirme ve optimizasyonu sunar; bağlama duyarlı kod üretimi, doğrulama, performans analizi ve gerçek zamanlı izleme sağlar. Bu entegrasyon, doğal dil ile etkileşim, otomatik kod yardımı ve Microsoft Fabric ekosistemi içinde kolay dağıtım ile geliştirici verimliliğini önemli ölçüde artırır.

İstem Listesi

Depo dosyalarında veya belgelerde açık bir istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depo dosyalarında veya belgelerde açık bir MCP kaynağı listelenmemiştir.

Araç Listesi

server.py veya depo dosyalarında açık bir araç tanımı bulunamadı. README’de şu bilgiler yer almakta:

• PySpark Araçları: Not defteri oluşturma, kod üretimi, doğrulama, analiz ve dağıtım için.
• PySpark Yardımcıları: Ek Spark ile ilgili işlemler için.
• Şablon Yöneticisi: Not defteri/kod şablonlarını yönetmek için.
• Kod Doğrulayıcılar: Kod sözdizimi ve en iyi uygulamaları kontrol etmek için.
• Kod Üreteçleri: Otomatik kod üretimi için. (Gerçek MCP araç arayüzü ayrıntıları mevcut değil.)

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Çalışma Alanı ve Lakehouse Yönetimi: Microsoft Fabric’de çalışma alanı, lakehouse, warehouse ve tablo oluşturma ve yönetimini basitleştirir; geliştiricilerin veri ortamlarını organize etmesini ve yönetmesini kolaylaştırır.
• Delta Tablo Şeması ve Meta Veri Alımı: Yapay zeka destekli delta tablo şeması ve meta veri sorgulaması ve keşfi ile gelişmiş veri mühendisliği görevlerini destekler.
• SQL Sorgusu Yürütme: Fabric kaynaklarında programatik olarak SQL sorguları çalıştırma ve veri yüklemeyi kolaylaştırır, analiz iş akışlarını hızlandırır.
• Gelişmiş PySpark Not Defteri Geliştirme: LLM entegrasyonu ile akıllı not defteri oluşturma, doğrulama ve optimizasyon sunar; yüksek performanslı Spark işleri geliştirmeyi hızlandırır.
• Performans Analizi ve Gerçek Zamanlı İzleme: Not defteri performansını analiz ve optimize etmek için araçlar sağlar, sürekli gelişim için gerçek zamanlı yürütme içgörüleri sunar.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Python ve Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (örn. ~/.windsurf/config.json).
3. Microsoft Fabric MCP Sunucusu’nu mcpServers bölümüne ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusuna Windsurf arayüzünden erişerek kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Hassas API anahtarları için ortam değişkenleri kullanın:

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

Claude

1. Python’un kurulu ve erişilebilir olduğundan emin olun.
2. Claude’un yapılandırma dosyasını açın (örn. claude.config.json).
3. MCP sunucusunu ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun Claude’un MCP entegrasyon panelinde listelendiğinden emin olun.

Cursor

1. Python ve Node.js kurulu değilse yükleyin.
2. Cursor’ın ayar dosyasını düzenleyin (örn. cursor.config.json).
3. MCP sunucusunu kaydedin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
5. Cursor arayüzü üzerinden MCP sunucusuna bağlantıyı kontrol edin.

Cline

1. Sisteminizde Python’un kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline yapılandırmasını açın (örn. cline.json).
3. Sunucu girişini ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Cline komut paletinden MCP sunucu kullanılabilirliğini test edin.

Tüm platformlar için:

• API anahtarları veya gizli bilgiler için JSON içindeki env bölümünde ortam değişkenlerini kullanın.

Bu MCP’yi FlowHunt Akışlarında Kullanma

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve bunu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandıktan sonra, yapay zeka ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve özellikleriyle bir araç olarak kullanabilir. “fabric-mcp” adını gerçek MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut belgelere göre, Microsoft Fabric MCP sunucusu kapsamlı bir genel bakış ve kurulum rehberi sunmakta, ancak halka açık dosyalarında istem, kaynak ve araçlar için ayrıntılı, açık listeler sunmamaktadır. Güvenlik uygulamaları iyi, ancak örnekleme desteği belgelenmemiştir.

Bizim Görüşümüz

Bu MCP sunucusu, gelişmiş PySpark ve LLM entegrasyonuna odaklanmasıyla Fabric geliştirme iş akışları için umut verici. Ancak, belgelerde açık istem, kaynak ve araç şemalarının olmaması, anında tak-çalıştır kullanımını kısıtlıyor. Mimari ve kurulum netliği açısından iyi puan alıyor, fakat daha zengin geliştirici odaklı dökümantasyon ve özelliklerin daha görünür olması faydalı olurdu.

MCP Puanı