Uso de servidores MCP con Azure Data Explorer (versión preliminar)

El Protocolo de contexto de modelo (MCP) permite a los modelos de inteligencia artificial, como Azure modelos de OpenAI, interactuar con herramientas y recursos externos. MCP facilita la búsqueda, conexión y uso de datos empresariales a los agentes.

Al integrar MCP con clústeres de Azure Data Explorer, obtendrá información y acciones controladas por ia en tiempo real. Un servidor MCP permite que los agentes de inteligencia artificial o las aplicaciones de IA interactúen con Azure Data Explorer proporcionando herramientas a través de la interfaz MCP. Estas herramientas se usan para consultar y analizar datos.

Servidores para crear agentes de IA

La compatibilidad de MCP con Azure Data Explorer es una integración completa del servidor MCP de código abierto. Admite consultas de lenguaje natural y permite a los agentes detectar esquemas y metadatos dinámicamente. Un servidor MCP se puede usar con varios clientes de IA, como GitHub Copilot, Cline o Claude Desktop.

Puede usar los siguientes servidores MCP para integrar y compilar agentes de IA con Azure Data Explorer:

• Servidor MCP de Fabric Real-Time Intelligence (versión preliminar). Este servidor está diseñado para su uso con clústeres de Azure Data Explorer o con un centro de eventos de Real-Time Intelligence. Proporciona una interfaz unificada para que los agentes de inteligencia artificial consulten, razonen y actúen sobre datos en tiempo real.

• Instancia de Azure MCP Server (versión preliminar). Azure servidor MCP permite administrar Azure Data Explorer recursos mediante mensajes de lenguaje natural. Puede enumerar clústeres, ver bases de datos, datos de consulta y mucho más sin recordar la sintaxis compleja del lenguaje de consulta kusto (KQL).

El escenario más común para usar el servidor MCP de Real-Time Intelligence o una instancia de servidor MCP de Azure consiste en conectarse a él desde un cliente de IA existente. Después, el cliente de IA puede usar las herramientas disponibles para acceder a los recursos de Azure Data Explorer e interactuar con ellos mediante lenguaje natural.

Por ejemplo, puede usar el modo de agente de Copilot de GitHub con el servidor MCP de Real-Time Intelligence para enumerar bases de datos KQL o ejecutar consultas de lenguaje natural en clústeres de Azure Data Explorer.

Arquitectura

El servidor MCP está en el núcleo del sistema y actúa como un puente entre los agentes de inteligencia artificial y Azure Data Explorer orígenes de datos. Los agentes envían solicitudes al servidor MCP, lo que los convierte en consultas Azure Data Explorer.

Con esta arquitectura, puede crear aplicaciones modulares, escalables e inteligentes que respondan a señales en tiempo real. MCP usa una arquitectura de cliente o servidor, por lo que las aplicaciones de inteligencia artificial pueden interactuar con herramientas externas de forma eficaz. La arquitectura incluye los siguientes componentes:

• Anfitrión de MCP. La aplicación en la que tienen lugar las interacciones de IA. Por ejemplo, el host puede ser Visual Studio Code con GitHub Copilot, Claude Desktop o Cline. El host contiene la conexión del modelo de IA, un orquestador de herramientas y uno o varios clientes MCP.
• Servidor MCP. Una aplicación ligera que expone funcionalidades específicas mediante api y bases de datos de lenguaje natural. Por ejemplo, se usa un servidor MCP para ejecutar consultas KQL para la recuperación de datos en tiempo real desde clústeres de Azure Data Explorer.

Características clave

Acceso a datos en tiempo real. Recuperar datos de clústeres de Azure Data Explorer en segundos.

Interfaces de lenguaje natural. Los usuarios o agentes hacen preguntas en inglés sin formato u otros idiomas, y el sistema los convierte en consultas optimizadas. Para obtener más información, consulte esta entrada de blog sobre el marco NL2KQL.

Detección de esquemas. Los servidores MCP muestran el esquema y los metadatos, por lo que los agentes pueden aprender estructuras de datos dinámicamente.

Integración plug-and-play. Los clientes mcP como GitHub Copilot, Claude y Cline se conectan a Real-Time Intelligence con una configuración mínima debido a las API estandarizadas y los mecanismos de detección.

Inferencia de idioma local. Use su idioma preferido para trabajar con los datos.

Consideraciones y limitaciones

Seguridad

MCP es un nuevo fenómeno. Al igual que con todos los nuevos estándares tecnológicos, considere la posibilidad de realizar una revisión de seguridad para asegurarse de que los sistemas que se integran con los servidores MCP siguen todas las regulaciones y estándares a los que el sistema debe cumplir. Esta evaluación incluye no solo los servidores MCP de Real-Time Intelligence, sino también cualquier cliente o agente MCP que decida implementar, incluido el proveedor del modelo.

Debe seguir las instrucciones de seguridad de Microsoft para los servidores MCP, incluida la habilitación de la autenticación de Microsoft Entra ID, la administración segura de tokens y el aislamiento de red. Para obtener más información, consulte la documentación de seguridad de Microsoft.

Permisos y riesgo

Los clientes de MCP pueden invocar operaciones en función de los permisos de Microsoft Entra ID del usuario. Los clientes autónomos o mal configurados pueden realizar acciones destructivas. Revise y aplique permisos con privilegios mínimos e implemente medidas de seguridad antes de la implementación.

Algunas medidas de seguridad, como las marcas para evitar operaciones destructivas, no están estandarizadas en la especificación mcP y es posible que no sean compatibles con todos los clientes.

Responsabilidad de cumplimiento

Es posible que se instale un servidor MCP con, se use con y comparta datos con clientes y servicios. Estos clientes y servicios pueden incluir modelos de lenguaje no Microsoft grandes (LLM), agentes de IA o servicios que operan fuera de los límites de cumplimiento de Fabric. Usted es responsable de garantizar que cualquier integración cumpla los requisitos organizativos, normativos y contractuales aplicables.

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