Utiliza el servidor local de Fabric MCP con OneLake

Al utilizar el servidor local Fabric MCP, los agentes de IA pueden navegar por espacios de trabajo, leer archivos, inspeccionar esquemas de tablas y gestionar directorios en OneLake mediante conversaciones en lenguaje natural. El servidor se ejecuta en tu máquina y conecta tu agente con OneLake a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP).

Tip

Para una configuración más sencilla, empieza con el servidor MCP alojado de OneLake cuando esté disponible para tu elemento y soporte las herramientas que necesitas. Te conectas por HTTPS sin instalar un servidor MCP local. Los servidores alojados y locales exponen diferentes herramientas; este artículo describe el servidor local.

Los elementos Fabric utilizan formatos abiertos para almacenar sus datos en OneLake. Estos elementos incluyen lakehouses, bases de datos espejadas y bases de datos KQL y modelos semánticos con disponibilidad de OneLake activada. Las herramientas OneLake del servidor local permiten a los agentes de IA explorar estos elementos mediante un único conjunto de comandos.

Prerrequisitos

Instala el servidor local de Fabric MCP

Para instalar el servidor local en Visual Studio Code, utiliza la extensión VS Code del servidor Fabric MCP. Instale la extensión y las herramientas de OneLake están disponibles automáticamente.

Para la configuración manual o el uso fuera de VS Code, consulte las instrucciones de configuración de Fabric MCP Server README.

Autenticación y permisos

Las herramientas OneLake del servidor local utilizan tu identidad de Azure y los permisos de Fabric existentes. El agente de IA solo puede acceder a áreas de trabajo y elementos que ya tiene permiso para ver. No necesita roles ni permisos adicionales más allá del acceso normal al área de trabajo.

Inicie sesión con el CLI de Azure antes de usar las herramientas:

az login

Capacidades de la herramienta MCP local OneLake

Las herramientas abarcan tres áreas de OneLake:

Categoría Qué puede hacer API de OneLake usadas
Descubrimiento de espacios de trabajo y elementos Enumerar áreas de trabajo, listar elementos dentro de un área de trabajo, crear nuevos elementos (lakehouses, notebooks, bases de datos SQL, etc.). API del plano de datos OneLake y API REST de Fabric
Operaciones de archivos y directorios Examinar, leer, escribir, cargar, descargar y eliminar archivos y directorios. Los puntos de conexión DFS y Blob Storage están disponibles. API del sistema de archivos oneLake
Operaciones de tabla Obtenga la configuración de la API de tablas, liste espacios de nombres (esquemas), liste tablas y recupere definiciones completas de tablas con nombres de columnas, tipos y metadatos. API de tabla de OneLake

Las herramientas incluyen 19 comandos. La mayoría de los comandos aceptan nombres amigables, así como GUIDs; por ejemplo, puede hacer referencia a un elemento como SalesLakehouse.lakehouse en lugar de un GUID.

Para obtener la referencia de comandos completa con parámetros y salida de ejemplo, consulte el OneLake tools README en GitHub.

Ejemplo: exploración de una casa de lago

Después de instalar el servidor local de Fabric MCP, pide a tu agente de IA que explore tus datos. Por ejemplo:

"Enumera las tablas en mi Sales lakehouse y cuéntame sobre el esquema de cada una."

El agente usa las herramientas de MCP de OneLake para localizar el área de trabajo, buscar el lago, detectar los espacios de nombres de la tabla y recuperar las definiciones de tabla completas, sin escribir ningún código ni abrir el portal de Fabric.

Otras tareas que puede pedir al agente de IA que complete:

  • Inventario de un área de trabajo : "Examine mi área de trabajo y cuéntame qué elementos hay, qué tamaño son y qué tablas contienen".
  • Leer y escribir archivos : "Cargue este CSV en la carpeta Files de my lakehouse" o "Lea el archivo de configuración en la carpeta Supervisión".
  • Documentar una base de datos reflejada : "Describir las tablas y la estructura de almacenamiento de mi base de datos reflejada".
  • Crear elementos — "Crear un nuevo Lakehouse llamado StagingData en mi espacio de trabajo de Analytics."

Limitaciones

  • Actualmente, el item create comando requiere un identificador de área de trabajo basado en GUID. El agente de IA lo controla automáticamente llamando a onelake workspace list para resolver el nombre del workspace en un identificador.
  • Las herramientas de MCP de OneLake no incluyen comandos de administración de acceso directo. Para enumerar o crear accesos directos, use la API REST de accesos directos de OneLake.

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