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Mit dem lokalen MCP-Server (Model Context Protocol) für Microsoft Fabric Real-Time Intelligence können KI-Agents oder KI-Anwendungen mit Real-Time Intelligence oder Azure Data Explorer interagieren, indem Tools über die MCP-Schnittstelle bereitgestellt werden. MCP macht es für Agenten einfacher, Daten abzufragen und zu analysieren.
MCP-Unterstützung für Real-Time Intelligence und Azure Data Explorer ist eine vollständige Open Source MCP-Serverimplementierung für Real-Time Intelligence. Kunden müssen die Installation, das Hosting und die Verwaltung der Bereitstellung selbst übernehmen.
Szenarien
Das am häufigsten verwendete Szenario für die Verwendung des lokalen MCP-Servers für Real-Time Intelligence besteht darin, eine Verbindung mit diesem von einem vorhandenen KI-Client herzustellen, z. B. Cline, Claude oder GitHub Copilot. Der Client kann dann alle verfügbaren Tools verwenden, um mithilfe natürlicher Sprache auf Real-Time Intelligence- oder Azure Data Explorer-Ressourcen zuzugreifen und mit diesen zu interagieren.
Zum Beispiel können Sie den GitHub Copilot Agent-Modus mit dem Real-Time Intelligence MCP-Server verwenden, um:
- KQL-Datenbanken oder Azure Data Explorer-Clustern auflisten.
- Führen Sie Abfragen in natürlicher Sprache in Real-Time Intelligence-Eventhouses aus.
Architektur
Der lokale MCP-Server für Real-Time Intelligence befindet sich im Kern des Systems. Es fungiert als Brücke zwischen KI-Agents und Datenquellen. Sie wird lokal ausgeführt und bietet Zugriff auf Eventhouse-, Eventstream-, Aktivierer- und Kartenressourcen.
Agents senden Anforderungen an den Real-Time Intelligence MCP-Server. Der MCP-Server übersetzt die Anforderungen in Real-Time Intelligence-Vorgänge.
Die Architektur folgt dem MCP-Client-/Servermodell:
- MCP-Host: Die Anwendung, in der KI-Interaktionen stattfinden. Beispielsweise können Visual Studio Code mit GitHub Copilot, Claude Desktop oder Cline interagieren. Der Host enthält die KI-Modellverbindung, einen Tool-Orchestrator und einen oder mehrere MCP-Clients.
- MCP-Server: Ein einfacher Dienst, der bestimmte Funktionen als strukturierte Tools verfügbar macht. Der Real-Time Intelligence MCP-Server macht Tools wie "Abfrage ausführen", "Listendatenbanken" und "Listentabellen" verfügbar, die in Eventhouse-Vorgänge übersetzt werden.
Jede Anwendung, die MCP unterstützt, kann mithilfe desselben Protokolls eine Verbindung mit dem lokalen MCP-Server für Real-Time Intelligence herstellen. Diese Anwendung kann ein interaktives Produkt wie GitHub Copilot oder ein programmgesteuertes KI-Agent-Framework sein.
Wichtigste Funktionen
Echtzeitdatenzugriff: Abrufen von Daten aus KQL-Datenbanken in Sekunden.
Schnittstellen für natürliche Sprachen: Stellen Sie Fragen in einfachem Englisch oder anderen Sprachen, und das System wandelt sie in optimierte Abfragen um. Diese Übersetzung natürlicher Sprache in KQL wird als NL2KQL-Framework bezeichnet.
Schemaermittlung: Entdecken Sie Schema und Metadaten, damit Sie Datenstrukturen dynamisch erlernen können.
Plug-and-Play-Integration: Verbinden Sie MCP-Clients wie GitHub Copilot, Claude und Cline mit Real-Time Intelligence mit minimaler Einrichtung aufgrund standardisierter APIs und Ermittlungsmechanismen.
Lokale Sprachferenz: Arbeiten Sie mit Ihren Daten in Ihrer bevorzugten Sprache.
Unterstützte Real-Time Intelligence-Komponenten
Eventhouse: Führen Sie KQL-Abfragen für die KQL-Datenbanken in Ihrem Eventhouse-Back-End aus. Diese einheitliche Schnittstelle ermöglicht KI-Agents, Daten in Echtzeit zu abfragen, zu gründen und auf sie zu reagieren.
Eventstreams: Abfragen und Verwalten von Eventstreams zum Analysieren von Streamingdaten und Abrufen von Echtzeiteinblicken. Sie können die Ereignisstreams in Ihrem Arbeitsbereich auflisten, Details und Definitionen abrufen, neue Eventstreams erstellen und vieles mehr.
Aktivator: Interagieren Sie mit Fabric Aktivator, um Aktivatorartefakte in Ihrem Arbeitsbereich aufzulisten, Triggeraktionen zu erstellen und Benachrichtigungen einzurichten.
Karte: Abfragen und Verwalten von Kartenressourcen zum Visualisieren von Daten und Erstellen von geospatialen Erkenntnissen. Sie können Karten in Ihrem Arbeitsbereich auflisten, Daten auf Karten visualisieren, Details und Definitionen abrufen, neue Karten erstellen und vieles mehr.
Sie können auch den Fabric Real-Time Intelligence MCP-Server verwenden, um KQL-Abfragen für die Cluster in Ihrem Azure Data Explorer Back-End auszuführen.
Installation
Um den lokalen MCP-Server für Real-Time Intelligence zu installieren, befolgen Sie die Open-Source-Anweisungen im Real-Time Intelligence MCP-Server-Repository . Das Repository enthält Dokumentation zu Installation, Konfiguration und Verwendung des MCP-Servers mit Real-Time Intelligence.