Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Het Model Context Protocol (MCP) biedt een gestandaardiseerde manier voor AI-modellen, zoals Azure OpenAI-modellen, om externe hulpprogramma's en gegevensbronnen te detecteren en te gebruiken. MET MCP kunt u eenvoudiger intelligente toepassingen bouwen die realtime gegevens kunnen opvragen, redeneren en er actie op kunnen ondernemen. MCP maakt het ook eenvoudiger voor AI-agents om bedrijfsgegevens te vinden, er verbinding mee te maken en te gebruiken.
MET MCP in Microsoft Fabric Real-Time Intelligence kunnen AI-modellen, AI-agents en -toepassingen communiceren met Real-Time Intelligence-onderdelen met behulp van natuurlijke taal.
Real-Time Intelligence biedt twee typen MCP-servers: lokaal en extern. Elke optie heeft zijn eigen implementatiemodellen, mogelijkheden en gebruiksvoorbeelden.
Lokale MCP-server voor Real-Time Intelligence
De lokale MCP-server voor Fabric Real-Time Intelligence is een opensource-server die u zelf installeert, host en beheert. Deze wordt uitgevoerd op uw lokale computer en biedt toegang tot Real-Time Intelligence- en Azure Data Explorer-resources.
Belangrijke kenmerken zijn:
- Implementatie: De server wordt zelf gehost op uw lokale computer.
- Bron: De server is open source en staat op GitHub.
- Toegang: U voert query's uit op eventhouse-, eventstream-, Activator-, kaart- en Azure Data Explorer-resources.
- Beheer: u beheert de installatie, updates en onderhoud.
Zie Aan de slag met de lokale MCP-server voor gedetailleerde informatie.
Externe MCP-servers
Microsoft host externe MCP-servers en maakt deze beschikbaar als HTTP-eindpunten. U configureert uw MCP-client om verbinding te maken met deze servers zonder software te installeren of te beheren.
| Server | Beschrijving | Mogelijkheden |
|---|---|---|
| Eventhouse MCP-server | Hiermee kunnen AI-agents query's uitvoeren op eventhouses met behulp van natuurlijke taal | Schemadetectie, KQL-querygeneratie, gegevenssampling, vertaling van natuurlijke taal naar KQL (het NL2KQL-framework ) |
| Activator MCP-server | Hiermee kunnen AI-agents communiceren met Fabric Activator | Het maken van bewakingsregels, het beheer van waarschuwingen, geactiveerde acties |
| MCP-server voor Operations-agent | Hiermee kunnen AI-agents een bewerkingsagent configureren en gebruiken met behulp van natuurlijke taal | Instructieconfiguratie, playbook-generatie, monitoringbeheer |
- MCP-host: de omgeving waarin het AI-model (zoals GPT-4, Claude of Gemini) wordt uitgevoerd.
- MCP-client: een intermediaire service die de aanvragen van het AI-model doorstuurt naar MCP-servers, zoals GitHub Copilot, Cline of Claude Desktop.
- MCP-server: kleine toepassingen die specifieke functies toegankelijk maken voor AI-modellen, zoals het uitvoeren van databasequery's. Een Real-Time Intelligence MCP-server kan bijvoorbeeld KQL-query's uitvoeren voor het ophalen van realtime gegevens uit KQL-databases.
Voor meer informatie, zie:
- Aan de slag met de externe MCP-server voor eventhouses
- Aan de slag met de externe MCP-server voor Activator
Wanneer lokale versus externe servers gebruiken
Stel vragen in gewoon Engels of andere talen en het systeem verandert in geoptimaliseerde query's.
| Scenario | Aanbevolen optie |
|---|---|
| Query's uitvoeren op eventhouse- of Azure Data Explorer-gegevens met volledige controle over de server | Lokale MCP-server |
| Query's uitvoeren op een eventhouse zonder serverinfrastructuur te beheren | Externe MCP-server voor eventhouses |
| Bewakingsregels en -waarschuwingen maken in Activator | Externe MCP-server voor Activator |
| Instructies configureren, playbooks genereren en bewaking voor een bewerkingsagent beheren | Externe MCP-server voor bewerkingsagenten |
| Gebruiken in cloudagentplatforms zoals Microsoft Copilot Studio of Microsoft Foundry | Externe MCP-servers |
| Offline- of air-gapped-toegang nodig | Lokale MCP-server |
| Wilt automatische updates en onderhoud | Externe MCP-servers |
Ondersteunde AI-clients
Zowel lokale als externe MCP-servers werken met populaire AI-clients.
Ondersteunde Real-Time Intelligence-onderdelen
Eventhouse: KQL-query's uitvoeren op de KQL-databases in de back-end van uw eventhouse . Met deze geïntegreerde interface kunnen AI-agents uw realtime gegevens doorzoeken, patronen analyseren en acties ondernemen op basis van wat ze vinden.
Opmerking
U kunt ook de Fabric Real-Time Intelligence MCP-server gebruiken om KQL-query's uit te voeren op de clusters in uw Azure Data Explorer back-end.
Eventstreams: Voer query's uit en beheer eventstreams om streaminggegevens te analyseren en realtime inzichten te verkrijgen. U kunt gebeurtenisstromen weergeven in uw werkruimte, details en definities ophalen, nieuwe eventstreams maken en meer.
Activator: Interactie met Fabric Activator om Activator-artefacten in uw werkruimte weer te geven, triggeracties te maken en meldingen in te stellen.
Operationele agents: Maak en beheer operationele agents om veranderende gegevens te bewaken en hierop te reageren. U kunt agents zoeken en configureren, deze starten en stoppen en de geschiedenis van hun bewerkingen vinden.
Kaart: Query's uitvoeren op en kaartresources beheren om georuimtelijke gegevens te visualiseren. U kunt kaarten in uw werkruimte weergeven, details en definities ophalen, nieuwe kaarten maken en meer.
Overwegingen en beperkingen
Security
MCP is een nieuw fenomeen. Net als bij alle nieuwe technologiestandaarden kunt u overwegen een beveiligingsbeoordeling uit te voeren om ervoor te zorgen dat systemen die zijn geïntegreerd met MCP-servers voldoen aan alle voorschriften en standaarden waaraan uw systeem moet voldoen. Deze evaluatie omvat niet alleen de Real-Time Intelligence MCP-servers, maar ook elke MCP-client of -agent die u ervoor kiest te implementeren (zelfs tot en met de modelprovider).
Volg Microsoft beveiligingsrichtlijnen voor MCP-servers, waaronder het inschakelen van Microsoft Entra ID verificatie, beveiligd tokenbeheer en netwerkisolatie. Raadpleeg de Microsoft beveiligingsdocumentatie voor meer informatie.
Machtigingen en risico's
MCP-clients kunnen bewerkingen aanroepen op basis van de Fabric RBAC-machtiging (op rollen gebaseerd toegangsbeheer). Autonome of onjuist geconfigureerde clients kunnen destructieve acties uitvoeren. Controleer en pas RBAC-rollen met minimale bevoegdheden toe en implementeer beveiliging vóór de implementatie.
Bepaalde beveiligingsmaatregelen, zoals vlaggen om destructieve bewerkingen te voorkomen, worden niet gestandaardiseerd in de MCP-specificatie en worden mogelijk niet ondersteund door alle clients.
Nalevingsverantwoordelijkheid
De MCP-server kan samen met cliënten en services worden geïnstalleerd, gebruikt en gegevens delen. Deze clients en services kunnen niet-Microsoft grote taalmodellen (LLM's), AI-agents of services bevatten die buiten de nalevingsgrenzen van Fabric werken. U bent verantwoordelijk om ervoor te zorgen dat elke integratie voldoet aan de toepasselijke vereisten op het gebied van organisatie, regelgeving en contractuele voorwaarden.