Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Protokół kontekstowy Model (MCP) zapewnia ustandaryzowany sposób dla modeli sztucznej inteligencji, takich jak modele Azure OpenAI, do odnajdywania i używania zewnętrznych narzędzi i źródeł danych. McP ułatwia tworzenie inteligentnych aplikacji, które mogą wykonywać zapytania, rozumować i działać na danych w czasie rzeczywistym. McP ułatwia również agentom sztucznej inteligencji znajdowanie, nawiązywanie połączenia z danymi przedsiębiorstwa i korzystanie z nich.
McP w Microsoft Fabric Real-Time Intelligence umożliwia modelom sztucznej inteligencji, agentom sztucznej inteligencji i aplikacjom interakcję ze składnikami Real-Time Intelligence przy użyciu języka naturalnego.
Real-Time Intelligence zapewnia dwa typy serwerów MCP: lokalne i zdalne. Każda opcja ma własne modele wdrażania, możliwości i przypadki użycia.
Lokalny serwer MCP na potrzeby analizy Real-Time
Lokalny serwer MCP na potrzeby Fabric Real-Time Intelligence to serwer open source, który instalujesz, hostujesz i zarządzasz samodzielnie. Działa na komputerze lokalnym i zapewnia dostęp do Real-Time Intelligence i Azure Data Explorer zasobów.
Kluczowe cechy obejmują:
- Wdrożenie: serwer jest hostowany samodzielnie na komputerze lokalnym.
- Źródło: serwer jest open source na GitHub.
- Dostęp: wykonujesz zapytania i zarządzasz zasobami eventhouse, eventstream, Activator, mapy i Azure Data Explorer.
- Zarządzanie: zarządzasz instalacją, aktualizacjami i konserwacją.
Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Wprowadzenie do lokalnego serwera MCP.
Zdalne serwery MCP
Microsoft hostuje zdalne serwery MCP i uwidacznia je jako punkty końcowe HTTP. Klient MCP należy skonfigurować tak, aby łączył się z tymi serwerami bez instalowania oprogramowania ani zarządzania nim.
| Serwer | Opis | Capabilities |
|---|---|---|
| Serwer MCP usługi Eventhouse | Umożliwia agentom AI wysyłanie zapytań do magazynów zdarzeń przy użyciu języka naturalnego | Odnajdywanie schematu, generowanie zapytań KQL, próbkowanie danych, tłumaczenie języka naturalnego na język KQL (struktura NL2KQL ) |
| Serwer aktywatora MCP | Umożliwia agentom sztucznej inteligencji interakcję z Fabric Activator. | Tworzenie reguł monitorowania, zarządzanie alertami, wyzwalane akcje |
| Serwer MCP agenta operacyjnego | Umożliwia agentom sztucznej inteligencji konfigurowanie i obsługę agenta operacji przy użyciu języka naturalnego | Konfigurowanie instrukcji, generowanie podręczników procedur, zarządzanie monitorowaniem |
- Host MCP: środowisko, w którym działa model sztucznej inteligencji (na przykład GPT-4, Claude lub Gemini).
- Klient MCP: usługa pośrednicząca, która przekazuje żądania modelu sztucznej inteligencji do serwerów MCP, takich jak GitHub Copilot, Cline lub Claude Desktop.
- Serwer MCP: małe aplikacje, które udostępniają określone funkcje modelom sztucznej inteligencji, takie jak uruchamianie zapytań bazy danych. Na przykład serwer MCP usługi Real-Time Intelligence może uruchamiać zapytania KQL do pobierania danych w czasie rzeczywistym z baz danych KQL.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz:
- Pierwsze kroki ze zdalnym serwerem MCP dla eventhouses
- Wprowadzenie do zdalnego serwera MCP dla Activatora
- Wprowadzenie do zdalnego serwera MCP dla agentów operacyjnych
Kiedy należy używać serwerów lokalnych i zdalnych
Zadaj pytania w języku angielskim lub w innych językach, a system przekształca je w zoptymalizowane zapytania.
| Scenario | Zalecana opcja |
|---|---|
| Wysyłać zapytania do danych w eventhouse lub Azure Data Explorer z pełną kontrolą nad serwerem | Lokalny serwer MCP |
| Wykonywanie zapytań względem magazynu zdarzeń bez zarządzania infrastrukturą serwera | Zdalny serwer MCP dla repozytoriów zdarzeń |
| Tworzenie reguł monitorowania i alertów w aktywatorze | Zdalny serwer MCP dla aktywatora |
| Konfigurowanie instrukcji, generowanie podręczników i zarządzanie monitorowaniem agenta operacji | Zdalny serwer MCP dla agentów operacyjnych |
| Używanie na platformach agentów w chmurze, takich jak Microsoft Copilot Studio lub Microsoft Foundry | Zdalne serwery MCP |
| Potrzebna jest dostęp w trybie offline lub w trybie air-gapped | Lokalny serwer MCP |
| Potrzeba aktualizacji automatycznych i konserwacji | Zdalne serwery MCP |
Obsługiwani klienci sztucznej inteligencji
Zarówno lokalne, jak i zdalne serwery MCP współpracują z popularnymi klientami sztucznej inteligencji.
Obsługiwane składniki analizy w czasie rzeczywistym
Eventhouse: Uruchamiaj zapytania KQL w bazach danych KQL w zapleczu eventhouse. Ten ujednolicony interfejs umożliwia agentom sztucznej inteligencji wyszukiwanie danych w czasie rzeczywistym, analizowanie wzorców i wykonywanie akcji na podstawie tego, co znajdują.
Uwaga / Notatka
Możesz również użyć serwera Fabric Real-Time Intelligence MCP do uruchamiania zapytań KQL względem klastrów w zapleczu Azure Data Explorer.
Strumienie zdarzeń: Wyszukuj i zarządzaj strumieniami zdarzeń, aby analizować dane strumieniowe i uzyskiwać wgląd w czasie rzeczywistym. Możesz wyświetlić listę strumieni zdarzeń w obszarze roboczym, uzyskać szczegółowe informacje i definicje, utworzyć nowe strumienie zdarzeń i nie tylko.
Activator: Współpracuj z usługą Fabric Activator, aby wyświetlać listę artefaktów Activator w obszarze roboczym, tworzyć akcje wyzwalające i konfigurować powiadomienia.
Agenci operacji: tworzenie agentów operacyjnych i zarządzanie nimi w celu monitorowania i wykonywania działań związanych ze zmianą danych. Możesz znaleźć i skonfigurować agentów, uruchomić i zatrzymać ich oraz znaleźć historię ich operacji.
Mapa: Wykonywanie zapytań o zasoby mapy i zarządzanie nimi w celu wizualizacji danych geoprzestrzennych. Mapy można wyświetlić w obszarze roboczym, uzyskać szczegółowe informacje i definicje, utworzyć nowe mapy i nie tylko.
Uwagi i ograniczenia
Zabezpieczenia
MCP jest nowym zjawiskiem. Podobnie jak w przypadku wszystkich nowych standardów technologicznych, warto rozważyć przeprowadzenie przeglądu bezpieczeństwa, aby upewnić się, że wszystkie systemy integrujące się z serwerami MCP są zgodne ze wszystkimi przepisami i standardami, których dany system musi przestrzegać. Ten przegląd obejmuje nie tylko serwery MCP Real-Time Intelligence, ale także dowolnego klienta MCP lub agenta, którego zdecydujesz się wdrożyć (aż po dostawcę modelu).
Należy przestrzegać Microsoft wskazówek dotyczących zabezpieczeń serwerów MCP, w tym włączania uwierzytelniania Microsoft Entra ID, bezpiecznego zarządzania tokenami i izolacji sieci. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zapoznaj się z dokumentacją zabezpieczeń Microsoft.
Uprawnienia i ryzyko
Klienci MCP mogą wywoływać operacje na podstawie uprawnień użytkownika do kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC) w usłudze Fabric. Klienci autonomiczni lub nieprawidłowo skonfigurowani mogą wykonywać destrukcyjne działania. Przed wdrożeniem należy przejrzeć i wdrożyć role RBAC o zasadzie najmniejszych uprawnień oraz zastosować zabezpieczenia.
Niektóre zabezpieczenia, takie jak flagi zapobiegające destrukcyjnym operacjom, nie są ustandaryzowane w specyfikacji MCP i mogą nie być obsługiwane przez wszystkich klientów.
Odpowiedzialność za zgodność
Serwer MCP może być instalowany wraz z klientami i usługami, używany z klientami i usługami oraz współdzielić dane z klientami i usługami. Ci klienci i usługi mogą obejmować duże modele językowe (LLM) inne niż firmy Microsoft, agentów AI lub usługi działające poza granicami zgodności platformy Fabric. Odpowiadasz za zapewnienie, że każda integracja jest zgodna z odpowiednimi wymaganiami organizacyjnymi, regulacyjnymi i umownymi.