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El servidor local del Protocolo de contexto de modelo (MCP) para Microsoft Fabric Real-Time Intelligence permite que los agentes de INTELIGENCIA ARTIFICIAL o las aplicaciones de IA interactúen con Real-Time Intelligence o Azure Data Explorer proporcionando herramientas a través de la interfaz MCP. MCP facilita a los agentes consultar y analizar datos.
La compatibilidad de MCP con Real-Time Intelligence y Azure Data Explorer es una implementación completa del servidor MCP de código abierto para Real-Time Intelligence. Los clientes deben instalar, hospedar y administrar la implementación.
Escenarios
El escenario más común para usar el servidor MCP local para Real-Time Intelligence es conectarse a él desde un cliente de IA existente, como Cline, Claude o GitHub Copilot. Después, el cliente puede usar todas las herramientas disponibles para acceder a los recursos de Real-Time Intelligence o Azure Data Explorer 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 clústeres de Azure Data Explorer.
- Ejecutar consultas de lenguaje natural en centros de eventos de Real-Time Intelligence.
Architecture
El servidor MCP local para Real-Time Intelligence está en el núcleo del sistema. Actúa como un puente entre agentes de inteligencia artificial y orígenes de datos. Se ejecuta localmente y proporciona acceso a eventhouse, eventstream, Activator y map resources.
Los agentes envían solicitudes al servidor MCP de Real-Time Intelligence. El servidor MCP traduce las solicitudes en operaciones de Real-Time Intelligence.
La arquitectura sigue el modelo de cliente o servidor MCP:
- Anfitrión MCP: la aplicación en la que tienen lugar las interacciones con la IA. Por ejemplo, Visual Studio Code pueden interactuar 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: un servicio ligero que expone funcionalidades específicas como herramientas estructuradas. El servidor MCP de Real-Time Intelligence expone herramientas como "ejecutar consultas", "listar bases de datos" y "listar tablas", que se traducen a operaciones de Eventhouse.
Cualquier aplicación que admita MCP puede conectarse al servidor MCP local para Real-Time Intelligence mediante el mismo protocolo. Esta aplicación puede ser un producto interactivo, como GitHub Copilot o un marco de agente de IA mediante programación.
Características clave
Acceso a datos en tiempo real: recupere datos de bases de datos KQL en segundos.
Interfaces de lenguaje natural: haga preguntas en inglés sin formato u otros idiomas, y el sistema los convierte en consultas optimizadas. Esta traducción del lenguaje natural a KQL se denomina marco NL2KQL .
Detección de esquemas: descubra el esquema y los metadatos, por lo que puede aprender estructuras de datos dinámicamente.
Integración lista para usar: Conecta clientes MCP como GitHub Copilot, Claude y Cline a Real-Time Intelligence con una configuración mínima gracias a APIs estandarizadas y mecanismos de descubrimiento.
Inferencia de idioma local: trabaje con los datos en su idioma preferido.
Componentes compatibles de inteligencia en tiempo real
Eventhouse: Ejecute consultas KQL en las bases de datos KQL del back-end de su eventhouse. Esta interfaz unificada permite a los agentes de IA consultar, razonar y actuar en datos en tiempo real.
Secuencias de eventos: consulte y administre secuencias de eventos para analizar los datos de streaming y obtener información en tiempo real. Puede enumerar las secuencias de eventos en el área de trabajo, obtener detalles y definiciones, crear nuevas secuencias de eventos, etc.
Activador: interactúe con Fabric Activator para enumerar artefactos de Activator en el área de trabajo, crear acciones de desencadenador y configurar notificaciones.
Mapa: consulte y administre recursos de mapa para visualizar datos y crear información geoespacial. Puede enumerar mapas en el área de trabajo, visualizar datos en mapas, obtener detalles y definiciones, crear mapas y mucho más.
También puede usar el servidor MCP de Fabric Real-Time Intelligence para ejecutar consultas KQL en los clústeres del back-end de Azure Data Explorer.
Installation
Para instalar el servidor MCP local para Real-Time Intelligence, siga las instrucciones de código abierto del repositorio del servidor MCP deReal-Time Intelligence . El repositorio incluye documentación sobre la instalación, la configuración y el uso del servidor MCP con Real-Time Intelligence.