Overzicht van de Power BI MCP-servers (preview)

Met de Power BI MCP-servers kunnen AI-agents communiceren met Power BI via natuurlijke taal. Zowel de lokale MCP-server als de externe MCP-server implementeren het Model Context Protocol, waarbij gespecialiseerde hulpprogramma's voor verschillende scenario's worden weergegeven:

• Power BI MCP-server (extern): query's uitvoeren op gegevens en inzichten genereren uit bestaande modellen
• Power BI MCP-server (lokaal): Semantische modellen programmatisch bouwen en wijzigen

Kies de lokale server voor werkstromen voor ontwikkeling en modelbeheer of de externe server voor gegevensanalyse- en inzichtenscenario's.

Externe versus lokale MCP-server

Power BI MCP-server (extern)

De externe Power BI MCP-server is een gehost eindpunt waarmee AI-agents query's kunnen uitvoeren op semantische Power BI-modellen. Hiermee worden DAX-query's gegenereerd en uitgevoerd met behulp van de intelligentie van Copilot, waardoor gesprekken in natuurlijke taal met uw gegevens mogelijk zijn.

Belangrijkste mogelijkheden

• Ontwikkeling van aangepaste agents - Agents bouwen die vragen van gebruikers beantwoorden door query's uit te voeren op semantische modellen
• Schemabewuste query's - Agents leren automatisch modelstructuur om nauwkeurige query's te genereren
• Door Copilot aangedreven DAX-generatie : gebruik dezelfde engine voor het genereren van query's die wordt gebruikt in Copilot voor Power BI
• Flexibele LLM-integratie - Gebruik elke LLM-provider die wordt ondersteund door uw MCP-client

Algemene scenario's

De externe MCP-server is ideaal voor het verbeteren van persoonlijke AI-assistenten, zoals GitHub Copilot in VS Code. De server gebruikt de machtigingen van de geverifieerde gebruiker om query's uit te voeren, waardoor de juiste beveiliging en besturingselementen voor gegevenstoegang worden gegarandeerd.

Gebruiksvoorbeelden:

• Vraag GitHub Copilot over de verkooptrends van het afgelopen kwartaal van uw semantische model
• Ad-hocanalyses genereren via conversaties
• Gegevensrelaties en patronen verkennen met natuurlijke taal

Aan de slag:De externe MCP-server instellen

Power BI MCP-server (lokaal)

De lokale Power BI MCP-server wordt lokaal uitgevoerd en biedt AI-agents uitgebreide semantische modelleringsmogelijkheden. Hiermee kunnen ontwikkelaars en AI-toepassingen communiceren met Power BI-modellen via natuurlijke taal, van eenvoudige eigenschapsupdates tot complexe werkstromen voor agentische ontwikkeling. De server draait op uw computer en werkt met de modellen in Power BI Desktop, Fabric-werkruimten of Power BI Project-bestanden, zodat wijzigingen uw bestaande versiebeheer- en beoordelingsworkflows volgen.

Belangrijkste mogelijkheden

• Modelbewerking in natuurlijke taal: tabellen, kolommen, metingen en relaties maken, bijwerken en beheren in semantische Power BI Desktop- en Fabric-modellen met behulp van gespreksopdrachten
• Bulkbewerkingen op schaal - Batchbewerkingen uitvoeren op honderden objecten tegelijk met transactieondersteuning en foutafhandeling
• Best practice-toepassing : best practices voor modellering eenvoudig evalueren en implementeren
• Werkstromen voor agentische ontwikkeling - Werken met TMDL- en Power BI-projectbestanden, waardoor AI-agents autonoom complexe modelleringstaken kunnen plannen en uitvoeren
• DAX-queryvalidatie : DAX-query's uitvoeren en valideren om metingen te testen, berekeningen op te lossen en gegevens te verkennen

Algemene scenario's

De lokale MCP-server is ideaal voor semantische modelauteurs en ontwikkelaars die de ontwikkeling van modellen willen versnellen.

Gebruiksvoorbeelden:

• Tabellen, kolommen, metingen en relaties maken of bijwerken via prompts in natuurlijke taal
• Best practices voor modellering in één keer toepassen op een bestaand semantisch model
• TMDL- of Power BI Project-bestanden herstructureren als onderdeel van een werkstroom voor agentische ontwikkeling
• DAX-metingen interactief ontwerpen en valideren tijdens het bouwen van een model

Aan de slag:De lokale MCP-server instellen

Over het modelcontextprotocol

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard waarmee wordt gedefinieerd hoe AI-assistenten op een gestructureerde, veilige manier communiceren met externe hulpprogramma's en gegevensbronnen.

ONDERDELEN VAN MCP-architectuur:

• Host : toepassingen waarop MCP-clients worden uitgevoerd (bijvoorbeeld VS Code)
• Client - Onderdelen binnen een host die verbinding maken met MCP-servers en hun mogelijkheden gebruiken (bijvoorbeeld GitHub Copilot)
• Server : lokale of externe programma's die hulpprogramma's, resources en prompts beschikbaar maken voor clients

Als u bijvoorbeeld GitHub Copilot in VS Code gebruikt met een Power BI MCP-server, is VS Code de host, Copilot is de client en Power BI biedt de server.

Meer informatie:Specificatie van modelcontextprotocol

Overwegingen

Security

MCP als fenomeen is zeer nieuw en geavanceerder. 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 wordt verwacht te voldoen. Dit omvat niet alleen de Power BI MCP-servers, maar een MCP-client/agent die u wilt implementeren naar de modelprovider.

Volg de Beveiligingsrichtlijnen van Microsoft voor MCP-servers, waaronder het inschakelen van Entra ID-verificatie, beveiligd tokenbeheer en netwerkisolatie. Raadpleeg de Microsoft-beveiligingsdocumentatie voor meer informatie.

Machtigingen en risico

MCP-clients kunnen bewerkingen aanroepen op basis van de RBAC-machtigingen (Fabric Role-Based Access Control) van de gebruiker. 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

Deze MCP-server kan communiceren met clients en services die gegevens verwerken buiten de nalevingsgrenzen van Fabric en worden verwerkt in overeenstemming met de door u gekozen client- of service(s) toepasselijke voorwaarden en beleidsregels voor gegevensverwerking. U bent verantwoordelijk om ervoor te zorgen dat elke integratie voldoet aan de toepasselijke vereisten op het gebied van organisatie, regelgeving en contractuele voorwaarden.

Volgende stappen

Kies uw pad op basis van uw scenario:

Verwante inhoud

• POWER BI REST API's
• Specificatie van modelcontextprotocol
• Power BI Embedded-analyses