Máy chủ Microsoft Fabric MCP

Máy chủ “Microsoft Fabric” MCP làm gì?

Microsoft Fabric MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) dựa trên Python, được thiết kế để tương tác liền mạch với các API của Microsoft Fabric. Nó giúp các trợ lý AI kết nối với tài nguyên Microsoft Fabric bên ngoài, mang lại quy trình phát triển mạnh mẽ cho kỹ thuật dữ liệu và phân tích. Máy chủ hỗ trợ các thao tác nâng cao như quản lý workspace, lakehouse, warehouse và bảng, truy xuất schema bảng delta, thực thi truy vấn SQL, và nhiều hơn thế nữa. Ngoài ra, nó còn cung cấp phát triển notebook PySpark thông minh và tối ưu hóa qua tích hợp LLM, giúp sinh mã phù hợp với ngữ cảnh, kiểm tra, phân tích hiệu năng và giám sát thời gian thực. Tích hợp này nâng cao đáng kể năng suất lập trình viên nhờ tương tác ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ mã nguồn tự động và triển khai dễ dàng trong hệ sinh thái Microsoft Fabric.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong tệp hoặc tài liệu của repository.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được liệt kê trong tệp hoặc tài liệu của repository.

Danh sách Công cụ

Không tìm thấy định nghĩa công cụ cụ thể nào trong server.py hoặc các tệp repository. README có đề cập:

• Công cụ PySpark: Tạo notebook, sinh mã, kiểm tra, phân tích và triển khai.
• PySpark Helpers: Các chức năng phụ trợ liên quan tới Spark.
• Template Manager: Quản lý template notebook/mã nguồn.
• Code Validators: Kiểm tra cú pháp và tuân thủ chuẩn mã nguồn.
• Code Generators: Sinh mã tự động. (Chưa có chi tiết giao diện công cụ MCP thực tế.)

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Quản lý Workspace và Lakehouse: Đơn giản hóa việc tạo và quản lý workspace, lakehouse, warehouse và bảng trong Microsoft Fabric, giúp lập trình viên dễ dàng tổ chức và thao tác môi trường dữ liệu.
• Truy xuất Schema và Metadata bảng Delta: Cho phép truy vấn và khám phá schema cùng metadata bảng delta bằng AI, hỗ trợ công việc kỹ thuật dữ liệu nâng cao.
• Thực thi truy vấn SQL: Hỗ trợ chạy truy vấn SQL và nạp dữ liệu trên tài nguyên Fabric bằng mã, tối ưu hóa quy trình phân tích.
• Phát triển notebook PySpark nâng cao: Cung cấp khả năng tạo, kiểm tra và tối ưu notebook thông minh nhờ tích hợp LLM, tăng tốc phát triển các job Spark hiệu quả.
• Phân tích hiệu năng và giám sát thời gian thực: Cung cấp các công cụ phân tích, tối ưu hiệu suất notebook cùng thông tin thực thi thời gian thực cho cải tiến liên tục.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Python và Node.js.
2. Xác định tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: ~/.windsurf/config.json).
3. Thêm máy chủ Microsoft Fabric MCP vào phần mcpServers:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh thiết lập bằng cách truy cập máy chủ MCP qua giao diện Windsurf.

Bảo mật API Key

Sử dụng biến môi trường cho API key nhạy cảm:

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

Claude

1. Đảm bảo Python đã được cài đặt và có thể truy cập.
2. Mở tệp cấu hình của Claude (ví dụ: claude.config.json).
3. Thêm máy chủ MCP:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ MCP xuất hiện trong bảng tích hợp MCP của Claude.

Cursor

1. Cài đặt Python và Node.js nếu chưa có.
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cursor (ví dụ: cursor.config.json).
3. Đăng ký máy chủ MCP:

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

4. Lưu tệp và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra kết nối với MCP qua giao diện Cursor.

Cline

1. Đảm bảo hệ thống đã có Python.
2. Mở cấu hình Cline (ví dụ: cline.json).
3. Thêm máy chủ:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra khả năng truy cập máy chủ MCP từ command palette của Cline.

Áp dụng cho mọi nền tảng:

• Sử dụng biến môi trường trong phần env của JSON để lưu API key hoặc thông tin bí mật.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý đổi “fabric-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP và thay URL bằng đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

Theo tài liệu hiện có, máy chủ Microsoft Fabric MCP cung cấp tổng quan và hướng dẫn thiết lập rõ ràng, nhưng thiếu các danh sách chi tiết về prompt, tài nguyên và công cụ trong các tệp công khai. Máy chủ này tuân thủ thực hành bảo mật tốt nhưng không có tài liệu về hỗ trợ sampling.

Đánh giá của chúng tôi

MCP server này khá tiềm năng cho quy trình phát triển với Fabric nhờ tập trung vào PySpark nâng cao và tích hợp LLM. Tuy nhiên, việc thiếu prompt, tài nguyên và schema công cụ rõ ràng trong tài liệu khiến việc sử dụng ngay bị hạn chế. Điểm mạnh là kiến trúc và hướng dẫn thiết lập rõ ràng, nhưng sẽ tốt hơn nếu tài liệu dành cho lập trình viên được phong phú và lộ diện nhiều tính năng hơn.

Điểm MCP