Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Le protocole MCP (Model Context Protocol) permet aux modèles IA, comme Azure modèles OpenAI, d’interagir avec des outils et des ressources externes. MCP facilite la recherche, la connexion et l’utilisation des données d’entreprise pour les agents.
Lorsque vous intégrez MCP à des clusters Azure Data Explorer, vous obtenez des insights et des actions pilotés par l’IA en temps réel. Un serveur MCP permet aux agents IA ou aux applications IA d’interagir avec Azure Data Explorer en fournissant des outils via l’interface MCP. Vous utilisez ces outils pour interroger et analyser des données.
Remarque
Cette fonctionnalité est en préversion.
Serveurs pour la création d’agents IA
La prise en charge de MCP pour Azure Data Explorer est une intégration complète d’un serveur MCP open source. Il prend en charge les requêtes en langage naturel et permet aux agents de découvrir dynamiquement des schémas et des métadonnées. Un serveur MCP peut être utilisé avec différents clients IA, tels que GitHub Copilot, Cline ou Claude Desktop.
Vous pouvez utiliser les serveurs MCP suivants pour intégrer et générer des agents IA avec Azure Data Explorer :
serveur MCP Fabric Real-Time Intelligence (préversion). Ce serveur est conçu pour une utilisation avec des clusters Azure Data Explorer ou avec un eventhouse Real-Time Intelligence. Il fournit une interface unifiée pour que les agents IA interrogent, raison et agissent sur des données en temps réel.
Azure instance de serveur MCP (préversion). Azure serveur MCP vous permet de gérer des ressources Azure Data Explorer à l’aide d’invites en langage naturel. Vous pouvez répertorier des clusters, afficher des bases de données, des données de requête et bien plus encore sans mémoriser la syntaxe KQL (Kusto Query Language) complexe.
Le scénario le plus courant d’utilisation du serveur MCP Real-Time Intelligence ou d’une instance de serveur MCP Azure consiste à se connecter à celui-ci à partir d’un client IA existant. Le client IA peut ensuite utiliser les outils disponibles pour accéder aux ressources Azure Data Explorer et interagir avec eux à l’aide du langage naturel.
Par exemple, vous pouvez utiliser le mode assistant Copilot GitHub avec le serveur MCP Real-Time Intelligence pour répertorier les bases de données KQL ou exécuter des requêtes en langage naturel sur des clusters Azure Data Explorer.
Architecture
Le serveur MCP est au cœur du système et agit comme un pont entre les agents IA et Azure Data Explorer sources de données. Les agents envoient des requêtes au serveur MCP, ce qui les traduit en requêtes Azure Data Explorer.
Avec cette architecture, vous pouvez créer des applications modulaires, évolutives et intelligentes qui répondent aux signaux en temps réel. MCP utilise une architecture client/serveur, afin que les applications IA puissent interagir efficacement avec des outils externes. L’architecture comprend les composants suivants :
- Hôte MCP. Application dans laquelle les interactions IA se produisent. Par exemple, l’hôte peut être Visual Studio Code avec GitHub Copilot, Claude Desktop ou Cline. L’hôte contient la connexion de modèle IA, un orchestrateur d’outils et un ou plusieurs clients MCP.
- Serveur MCP. Application légère qui expose des fonctionnalités spécifiques à l’aide d’API et de bases de données en langage naturel. Par exemple, vous utilisez un serveur MCP pour exécuter des requêtes KQL pour la récupération de données en temps réel à partir de clusters Azure Data Explorer.
Fonctionnalités clés
Accès aux données en temps réel. Récupérez les données de Azure Data Explorer clusters en secondes.
Interfaces en langage naturel. Les utilisateurs ou agents posent des questions en anglais brut ou d’autres langues, et le système les transforme en requêtes optimisées. Pour plus d’informations, consultez ce billet de blog sur l’infrastructure NL2KQL.
Découverte de schémas. Les serveurs MCP affichent le schéma et les métadonnées, afin que les agents puissent apprendre dynamiquement les structures de données.
Intégration prête à l’emploi. Les clients MCP tels que GitHub Copilot, Claude et Cline se connectent à Real-Time Intelligence avec une configuration minimale en raison de mécanismes de découverte et d’API standardisés.
Inférence de langue locale. Utilisez votre langue préférée pour utiliser vos données.
Considérations et limites
Security
MCP est un nouveau phénomène. Comme pour toutes les nouvelles normes technologiques, envisagez d’effectuer un examen de sécurité pour vous assurer que tous les systèmes qui s’intègrent aux serveurs MCP respectent toutes les réglementations et normes auxquelles votre système doit adhérer. Cette révision inclut non seulement les serveurs MCP Real-Time Intelligence, mais tout client ou agent MCP que vous choisissez d’implémenter (jusqu’au fournisseur de modèle).
Vous devez suivre Microsoft conseils de sécurité pour les serveurs MCP, notamment l’activation de l’authentification Microsoft Entra ID, la gestion sécurisée des jetons et l’isolation réseau. Pour plus d’informations, consultez la documentation Microsoft sécurité.
Autorisations et risques
Les clients MCP peuvent appeler des opérations en fonction des autorisations Microsoft Entra ID de l'utilisateur. Les clients autonomes ou mal configurés peuvent effectuer des actions destructrices. Passez en revue et appliquez des autorisations de privilège minimum et implémentez des protections avant le déploiement.
Certains dispositifs de protection, tels que les indicateurs pour empêcher les opérations destructrices, ne sont pas normalisés dans la spécification MCP et peuvent ne pas être pris en charge par tous les clients.
Responsabilité de conformité
Un serveur MCP peut être installé avec, être utilisé avec et partager des données avec des clients et des services. Ces clients et services peuvent inclure des modèles de langage non Microsoft volumineux (LLMs), des agents IA ou des services qui fonctionnent en dehors des limites de conformité de Fabric. Vous êtes chargé de vous assurer que toute intégration est conforme aux exigences organisationnelles, réglementaires et contractuelles applicables.