Introduzione al server MCP remoto per gli agenti operativi (anteprima)

Utilizzare il server remoto Model Context Protocol (MCP) per gli agenti operativi per configurare obiettivi e istruzioni, gestire fonti di conoscenza e azioni, generare playbook e controllare il monitoraggio tramite linguaggio naturale.

Un agente operativo espone due endpoint MCP:

• Endpoint di configurazione per leggere e aggiornare la configurazione dell'agente e generare il relativo playbook.
• Un endpoint query per ispezionare lo stato dell'agente e le sue operazioni di monitoraggio.

Per iniziare con il server MCP remoto di un agente per le operazioni, segui questi passaggi:

1. Connettersi al server MCP remoto per gli agenti operativi da Visual Studio Code o dall'interfaccia della riga di comando di GitHub Copilot.
2. Configurare il client MCP con gli URL e l'autenticazione del server.
3. Usare GitHub Copilot per configurare l'agente, generare un playbook e gestire il monitoraggio usando il linguaggio naturale.
4. Convalidare la connessione usando richieste di test.

Prerequisiti

Prima di configurare e usare il server MCP, assicurarsi di disporre di:

• Codice di Visual Studio.

• GitHub Copilot in Visual Studio Code.

• Connessione all'origine dati.

• Un agente operativo in uno spazio di lavoro Fabric dove hai il ruolo di Contributore o Amministratore.

  Nota l'ID dello spazio di lavoro e l'ID dell'elemento dell'agente operazioni dall'URL dell'elemento Fabric. Il formato dell'URL è https://app.fabric.microsoft.com/groups/<Workspace ID>/operationsagents/<Item ID>.

Authentication

Il server usa OAuth. Configura il tuo client MCP per acquisire e passare un token Microsoft Entra ID valido. GitHub Copilot gestisce automaticamente questo token.

È necessario disporre di accesso come Collaboratore o Amministratore all'area di lavoro che contiene l'agente delle operazioni.

Connettiti al server MCP dell'agente delle operazioni

Ogni agente operativo espone due endpoint MCP basati su HTTP: uno per la configurazione e uno per le query.

URL del server

https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/workspaces/<Workspace ID>/operationsAgents/<Item ID>/configure
https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/workspaces/<Workspace ID>/operationsAgents/<Item ID>/query

Configurazione del client MCP

Aggiungi entrambe le definizioni remote del server MCP al file di configurazione del client MCP. In Visual Studio Code, usa .vscode/mcp.json per la configurazione dello spazio di lavoro o il tuo profilo utente per la configurazione utente. Per ulteriori informazioni, consulta il riferimento di configurazione MCP di Visual Studio Code.

{
  "servers": {
    "operations-agent-configure": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/workspaces/<Workspace ID>/operationsAgents/<Item ID>/configure"
    },
    "operations-agent-query": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/workspaces/<Workspace ID>/operationsAgents/<Item ID>/query"
    }
  }
}

Strumenti disponibili

Il server MCP dell'operations agent espone strumenti che gli agenti AI possono utilizzare per configurare e gestire un operations agent. Gli strumenti sono distribuiti tra gli endpoint configure e query.

Configurare il server

Usare l'endpoint di configurazione per leggere e aggiornare l'installazione dell'agente, gestire le origini delle informazioni e le azioni, generare il playbook e avviare o arrestare il monitoraggio.

Server di query

Utilizzare l'endpoint di query per verificare lo stato dell'agente e le sue operazioni di monitoraggio.

Connessione all'origine dati

Un agente operativo necessita di un'origine dati connessa prima di poter generare un playbook. È possibile connettere un'origine dati in due modi:

• Interfaccia utente di Fabric: Connetti l'origine dati nell'editor dell'agente, in Knowledge Source.

• strumento MCP: Usare lo strumento add_or_update_eventhouse_knowledge_source per aggiungere un database KQL o un’eventhouse, oppure add_or_update_fabric_ontology_knowledge_source per aggiungere un’ontologia Fabric.

Esempi: Configurare un agente

Richiesta di esempio:

Imposta le istruzioni dell'agente come segue: Monitora la bassa disponibilità di biciclette in tutte le nostre stazioni. Avvisa quando sono disponibili meno di 3 biciclette in qualsiasi stazione."

Risposta:

Chiama set_agent_instructions e conferma che le istruzioni sono state aggiornate.

Richiesta di esempio:

Aggiungi una fonte di conoscenza eventhouse chiamata MyDB così l'agente può monitorare i dati delle mie bici.

Risposta:

Chiama add_or_update_eventhouse_knowledge_source e conferma che l'origine dati sia stata collegata.

Richiesta di esempio:

"Aggiungi un'azione per permettere all'agente di usare <URL o descrizione di un elemento> Fabric, con un parametro Location."

Risposta:

Chiama add_or_update_agent_action e conferma che l'azione è stata aggiunta con il parametro mantenuto.

Esempi: Generare e rivedere un playbook

Richiesta di esempio:

"Generare un playbook per questo agente".

Risposta:

Chiama generate_playbook e restituisce un ID playbook con stato InProgress. La generazione richiede in genere da uno a tre minuti.

Richiesta di esempio:

"Qual è lo stato di generazione del playbook?"

Risposta:

Effettua chiamate get_generate_playbook_status e segnala l'avanzamento. Ripetere fino a quando lo stato non è Completed.

Richiesta di esempio:

Mostra il riepilogo del playbook e le regole.

Risposta:

Chiama get_playbook_summary e get_playbook_rules restituisce le entità aziendali, il glossario e le regole di monitoraggio.

Richiesta di esempio:

Mostra i dettagli della prima regola del playbook.

Risposta:

Chiama get_rule_details con l'ID della regola e restituisce la condizione completa e l'associazione.

Esempi: Gestire il monitoraggio

Ecco alcuni prompt di esempio:

• "Qual è lo stato corrente di questo agente operativo?"

• Avvia l'agente.

• "Arresta l'agente."

• "Mostrami operazioni recenti".

• "Ottenere i dettagli sull'operazione più recente".

• "Dammi un quadro completo: istruzioni, fonti di conoscenza, azioni, playbook e stato."

L'ultima richiesta concatena più strumenti in entrambi gli endpoint e sintetizza i risultati in un unico riepilogo.

Limitazioni

• Configurazione per elemento: ogni coppia di URL del server MCP si applica a un singolo agente operativo. Per usare più agenti, è necessario configurare una voce separata del server MCP per ognuna di esse.

• Fonte dati necessaria per i playbook: l'agente non può generare un playbook finché non è collegata almeno una fonte di conoscenza. Se si tenta di generare un playbook senza una fonte dati, viene restituito un errore.

• Fonti di conoscenza supportate: Puoi collegare sorgenti di database eventhouse o KQL e fonti di ontologia Fabric. Altri tipi di origine dati non sono attualmente supportati.

• Solo configurazione manuale: è necessario aggiungere manualmente gli URL del server MCP al file di configurazione client. L'individuazione automatica non è disponibile.

Tips

• Connettere anche il server MCP dell'eventhouse: se l'origine dati è una Fabric eventhouse, connettere il server MCP dell'eventhouse insieme all'agente operativo migliora significativamente i risultati. L'agente può quindi esaminare lo schema del database, i dati di esempio e convalidare le query KQL.

• Essere specifici con le istruzioni dell'agente: la qualità del playbook dipende da come descrivere chiaramente cosa monitorare. Indicare in modo esplicito i valori dei dati, le soglie e le condizioni. Per altre indicazioni, vedere Procedure consigliate per l'agente operativo.

• Configurare prima di generare: impostare istruzioni, azioni e origini delle informazioni prima di chiamare generate_playbook. La riconfigurazione dopo la generazione richiede la rigenerazione del playbook.

• Controllare lo stato prima di agire: usare get_agent_state per verificare che l'agente sia Active o Inactive prima di avviare o arrestare il monitoraggio.

Contenuti correlati

• Che cos'è MCP in Real-Time Intelligence (anteprima)?
• Creare e configurare agenti operativi
• Introduzione all'uso del server MCP remoto per eventhouses
• Introduzione al server MCP remoto per Activator
• Aggiungere e gestire server MCP in VS Code
• Aggiungere server MCP per GitHub Copilot CLI