Power BI Verbrauch MCP-Server (Vorschau)

Der Power BI Consumption MCP-Server ist ein remote gehosteter Endpunkt, an dem KI-Agenten mithilfe natürlicher Sprache mit Daten in semantischen Modellen in Power BI interagieren. Basierend auf dem Model Context Protocol (MCP) werden Ihre Eingabeaufforderungen in Power BI Vorgänge übersetzt, DAX-Abfragen generiert und ausgeführt, während Sie Ihre Berechtigungen und Sicherheitsrichtlinien beachten.

Informationen zum Erstellen oder Ändern semantischer Modelle, anstatt sie abzufragen, finden Sie unter Power BI Authoring MCP server.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie das geht:

• Herstellen einer Verbindung mit dem Remote-Power BI MCP-Server in Visual Studio Code
• Verbinden von GitHub Copilot mit Ihren Power BI-Semantikmodellen
• Überprüfen der Verbindung mit Testabfragen

Voraussetzungen

• Administratorgenehmigung – Ihr Power BI-Administrator muss die Mandanteneinstellung aktivieren: "Benutzer können den Power BI Model Context Protocol-Serverendpunkt (Vorschau)" verwenden.
• Visual Studio Code - VS-Code herunterladen
• GitHub Copilot - Aktivieren von GitHub Copilot in VS Code
• Zugriff auf semantisches Modell – Erstellen von Berechtigungen für mindestens ein Power BI-Semantikmodell
• (Empfohlen) Optimierte Modelle - Bereiten Sie Ihre semantischen Modelle auf KI vor, um die Qualität der Abfragegenerierung zu verbessern.

Einrichten in VS Code

Der Remote-Power BI MCP-Server ist verfügbar unter:

https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/powerbi

Schnelle Installation (empfohlen)

Die einfachste Möglichkeit zum Konfigurieren des Servers ist die Verwendung des Ein-Klick-Installers:

Dieses Installationsprogramm konfiguriert den MCP-Server automatisch in den VS-Codeeinstellungen.

Manuelle Installation

Um den Server manuell zu konfigurieren, fügen Sie der MCP-Konfigurationsdatei den folgenden Code hinzu:

{
    "servers": {
        "powerbi-remote": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/powerbi"
        }
    }
}

Weitere Informationen:MCP-Server in VS Code

Testen der Power BI MCP-Serververbindung

Überprüfen Sie nach der Konfiguration, ob das Setup funktioniert:

1. Starten des MCP-Servers in VS Code

   • Öffnen Sie das MCP-Server-Panel
   • Stellen Sie sicher, dass der Power BI MCP-Server als verbunden angezeigt wird.

2. GitHub Copilot öffnen

   1. Starten des Chatfensters in VS Code
   2. Aktivieren des Agentmodus

3. Bereitstellen der Semantikmodell-ID

   1. Abrufen der Semantikmodell-ID aus dem Power BI-Dienst (siehe Suchen der semantischen Modell-ID)
   2. Teilen Sie die ID mit Copilot in Ihrer Unterhaltung

4. Eine Frage stellen

   • Beispiel: "Welche Tabellen befinden sich in diesem semantischen Modell?"
   • Beispiel: "Anzeigen der top 10 Produkte nach Verkauf"

5. Autorisieren des Tools

   1. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, erlauben Sie Copilot, das MCP-Servertool zu verwenden
   2. Authentifizieren mit Ihren Microsoft-Anmeldeinformationen bei Bedarf

6. Überprüfen der Antwort

   • Copilot fragt Ihr Modell ab und gibt Ergebnisse zurück.

Problembehandlung:Verwalten von MCP-Servern in VS Code

Verfügbare Power BI MCP-Servertools

Der Remote-Power BI MCP-Server stellt die folgenden Tools zur Verfügung, die KI-Agenten aufrufen können: Execute Query, Get Semantic Model Schema, Get Report Metadata und Generate Query. In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Tools beschrieben.

Abfragetool ausführen

Das Execute Query-Tool führt eine DAX-Abfrage mit einem Power BI semantischen Modell aus und gibt die Ergebnisse an den KI-Agent zurück.

Erforderliche Eingaben:

• Semantikmodell-ID
• DAX-Abfrageausdruck

Berechtigungen:

• Sie müssen mindestens über Buildberechtigungen für das semantische Modell verfügen.
• Abfragen werden im Kontext des authentifizierten Benutzers ausgeführt

Sicherheitsüberlegungen:

• Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) gilt für die Benutzerauthentifizierung
• Die Dienstprinzipalauthentifizierung unterstützt derzeit keine RLS

Siehe auch:Execute Queries REST API

Tool zum Abrufen des Schemas des semantischen Modells

Das Tool zum Abrufen des Semantikmodellschemas ruft umfassende Metadaten für ein Power BI semantischen Modell ab, einschließlich Tabellen, Spalten, Measures, Beziehungen und alle KI-optimierten Metadaten, die der Modellautor konfiguriert hat. Verwenden Sie dieses Tool, um die DAX-Abfragegenerierung auf der Struktur des Modells zu basieren und von Autoren bereitgestellte Hinweise sichtbar zu machen, die die Genauigkeit der Abfragen verbessern.

Erforderliche Eingabe: Semantikmodell-ID

Was ist enthalten:

• Tabellen, Spalten, Measures und Beziehungen
• Datentypen und Hierarchien
• Copilot-Tooling-Metadaten helfen, wenn sie konfiguriert sind, indem sie mehr Kontext über Ihr Modell bereitstellen, Copilot zu den richtigen Daten im Modell zu leiten und die Qualität der Copilot-Ausgabe zu verbessern.

Tool zum Abrufen von Berichtsmetadaten

Das Tool "Berichtsmetadaten abrufen" ruft das allgemeine Schema eines Power BI Berichts ab, einschließlich Arbeitsbereichsinformationen, Semantikmodelldetails, Seiten, visuelle Informationen und Filter. Berichte zeigen, wie ein Bericht das semantische Modell in der Praxis verwendet und den beabsichtigten Kontext, beziehungen und Filterlogik klarstellen kann, die die DAX-Abfragegenerierung unterstützen soll. Verwenden Sie dieses Tool, um die DAX-Abfragegenerierung in der Struktur des Modellschemas zu ermitteln, das der Bericht verwendet, und um vom Autor bereitgestellte Anleitungen anzuzeigen, die die Abfragegenauigkeit verbessern.

Erforderliche Eingabe: Berichts-ID

Was ist enthalten:

• Seiten im Bericht, unabhängig davon, ob sie ausgeblendet sind
• Visuelle Elemente mit gültigen Verweisen auf ein Modellschema, einschließlich Diagrammen, Tabellen, Matrizen, Slicern und Karten. Das Tool schließt nicht datenbezogene visuelle Elemente wie Interaktive Schaltflächen, Shapes, Bilder und Rechtecke aus.
• Ausgeblendete Spalten und Kennzahlen, wenn Visualisierungen darauf verweisen
• Visuelle Bindungen, die Felder visuellen Rollen zuordnen, z. B. Kategorie, Werte, Legende und QuickInfos
• Textboxinhalt von jeder Seite

Grenzen:

• Anforderungen schlagen fehl, wenn die Berichtsmetadaten die maximale unterstützte Größe überschreiten.

Abfragetool generieren

Das Tool "Abfrage generieren" verwendet Copilot in Power BI, um optimierte DAX-Abfragen aus Aufforderungen in natürlicher Sprache zu erstellen. Das Tool verwendet dasselbe DAX-Generierungsmodul wie Copilot für Power BI, um Abfragen zu erstellen, die den bewährten Methoden entsprechen.

Erforderliche Eingaben:

• Semantikmodell-ID
• Frage oder Aufforderung in natürlicher Sprache
• Relevanter Schemakontext, den der Agent bestimmt (Tabellen, Spalten, Kennzahlen)

Requirements:

• Copilot-Lizenz für Sie oder Ihre Organisation

Finden Sie Ihre Semantikmodell-ID

So rufen Sie eine semantische Modell-ID aus dem Power BI-Dienst ab:

1. Anmelden bei Power BI
2. Navigieren Sie zum Arbeitsbereich, der Ihr semantisches Modell enthält.
3. Wählen Sie das semantische Modell aus, um die Detailseite zu öffnen.
4. Kopieren der Semantikmodell-ID aus der URL

Semantische Modell-URLs folgen diesem Format:

https://app.powerbi.com/groups/{workspaceId}/datasets/{semanticModelId}

Einschränkungen und Überlegungen

Authentifizierung und Sicherheit

• Sicherheit auf Zeilenebene (RLS): Power BI erzwingt RLS nicht, wenn Sie die Dienstprinzipalauthentifizierung verwenden. Wenn ein Serviceprinzipal Abfragen ausführt, kann er auf alle Daten zugreifen, zu deren Zugriff der Prinzipal berechtigt ist. Überprüfen Sie die Sicherheitsauswirkungen sorgfältig, bevor Sie für Endbenutzer vom Dienstprinzipal authentifizierte Agents verfügbar machen.
• Mandanteneinstellungen: Administratoren müssen "Benutzer können den Power BI Model Context Protocol-Serverendpunkt (Vorschau)" für Ihre Organisation aktivieren.

Abfragegenerierung

• Komplexer DAX: Hochkomplexe Berechnungen oder geschachtelte Logik übersetzen möglicherweise nicht perfekt aus Aufforderungen in natürlicher Sprache.
• Modelloptimierung: Die Qualität der Abfragegenerierung verbessert sich erheblich, wenn Sie Ihre Daten auf KI vorbereiten.

Performance

• Auswirkungen des Modellentwurfs: Die Leistung der Abfrageausführung hängt vom Entwurf, der Größe und der Optimierung des semantischen Modells ab.
• Große Schemas: Modelle mit Hunderten von Tabellen oder Tausenden von Spalten können zu großen Schemanutzlasten führen.
• Abfragekomplexität: Komplexe DAX-Abfragen können länger dauern, um sie zu generieren und auszuführen.

Kontext und Unterhaltung

• Grenzwerte für Kontextfenster: Das KI-Modell, das Ihr MCP-Client verwendet, begrenzt, wie viel Kontext es zwischen Unterhaltungen erhalten kann.
• Zustandslose Abfragen: Jede Abfrage wird unabhängig ausgeführt. Der Server behält den Abfragestatus zwischen Anfragen nicht bei.

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