Usar servidores MCP com Azure Data Explorer (versão prévia)

O PROTOCOLO MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) permite que modelos de IA, como modelos Azure OpenAI, interajam com ferramentas e recursos externos. O MCP facilita a localização, a conexão e o uso de dados corporativos pelos agentes.

Ao integrar o MCP a clusters de Azure Data Explorer, você obtém insights e ações orientados por IA em tempo real. Um servidor MCP permite que agentes de IA ou aplicativos de IA interajam com Azure Data Explorer fornecendo ferramentas por meio da interface MCP. Você usa essas ferramentas para consultar e analisar dados.

Servidores para a criação de agentes de IA

O suporte do MCP para o Azure Data Explorer é uma integração completa do servidor MCP de software livre. Ele dá suporte a consultas de linguagem natural e permite que os agentes descubram esquemas e metadados dinamicamente. Um servidor MCP pode ser usado com vários clientes de IA, como GitHub Copilot, Cline ou Claude Desktop.

Você pode usar os seguintes servidores MCP para integrar e criar agentes de IA com Azure Data Explorer:

• servidor MCP do Fabric Real-Time Intelligence (versão prévia). Esse servidor foi projetado para uso com clusters Azure Data Explorer ou com uma casa de eventos do Real-Time Intelligence. Ele fornece uma interface unificada para os agentes de IA consultarem, raciocinarem e agirem em dados em tempo real.

• Instância do Servidor MCP do Azure (versão preliminar). O Azure MCP Server permite que você gerencie recursos do Azure Data Explorer por meio de prompts em linguagem natural. Você pode listar clusters, exibir bancos de dados, consultar dados e muito mais sem lembrar a sintaxe KQL (Linguagem de Consulta Kusto) complexa.

O cenário mais comum para usar o servidor MCP do Real-Time Intelligence ou uma instância do servidor MCP Azure é conectar-se a ele a partir de um cliente de IA existente. O cliente de IA pode usar as ferramentas disponíveis para acessar e interagir com Azure Data Explorer recursos usando linguagem natural.

Por exemplo, você pode usar o modo de agente do GitHub Copilot com o servidor MCP do Real-Time Intelligence para listar bancos de dados KQL ou executar consultas em linguagem natural nos clusters do Azure Data Explorer.

Arquitetura

O servidor MCP está no núcleo do sistema e atua como uma ponte entre agentes de IA e Azure Data Explorer fontes de dados. Os agentes enviam solicitações para o servidor MCP, o que as converte em consultas Azure Data Explorer.

Com essa arquitetura, você pode criar aplicativos modulares, escalonáveis e inteligentes que respondem a sinais em tempo real. O MCP usa uma arquitetura de cliente/servidor, para que os aplicativos de IA possam interagir com ferramentas externas com eficiência. A arquitetura inclui os seguintes componentes:

• Host MCP. O aplicativo em que as interações de IA ocorrem. Por exemplo, o host pode ser Visual Studio Code com GitHub Copilot, Claude Desktop ou Cline. O host contém a conexão de modelo de IA, um orquestrador de ferramentas e um ou mais clientes MCP.
• Servidor MCP. Um aplicativo leve que expõe recursos específicos usando APIs de linguagem natural e bancos de dados. Por exemplo, você usa um servidor MCP para executar consultas KQL para recuperação de dados em tempo real de Azure Data Explorer clusters.

Características principais

Acesso a dados em tempo real. Recupere dados de Azure Data Explorer clusters em segundos.

Interfaces de linguagem natural. Usuários ou agentes fazem perguntas em inglês simples ou em outros idiomas, e o sistema os transforma em consultas otimizadas. Para obter mais informações, consulte esta postagem no blog sobre a estrutura NL2KQL.

Descoberta de esquema. Os servidores MCP mostram esquema e metadados, para que os agentes possam aprender estruturas de dados dinamicamente.

Integração de plug-and-play. Clientes MCP, como GitHub Copilot, Claude e Cline, conectam-se ao Real-Time Intelligence com configuração mínima devido a APIs padronizadas e mecanismos de descoberta.

Inferência de idioma local. Use seu idioma preferido para trabalhar com seus dados.

Considerações e limitações

Segurança

O MCP é um novo fenômeno. Assim como acontece com todos os novos padrões de tecnologia, considere fazer uma revisão de segurança para garantir que todos os sistemas que se integram aos servidores MCP sigam todos os regulamentos e padrões aos quais seu sistema deve aderir. Esta análise inclui não apenas os servidores MCP de Real-Time Intelligence, mas também qualquer cliente ou agente MCP que você opte por implementar (inclusive o provedor do modelo).

Você deve seguir Microsoft diretrizes de segurança para servidores MCP, incluindo habilitação de autenticação Microsoft Entra ID, gerenciamento de token seguro e isolamento de rede. Para obter mais informações, consulte a documentação de segurança do Microsoft.

Permissões e risco

Os clientes MCP podem invocar operações com base nas permissões de Microsoft Entra ID do usuário. Clientes autônomos ou mal configurados podem executar ações destrutivas. Examine e aplique permissões de privilégio mínimo e implemente proteções antes da implantação.

Determinadas proteções, como sinalizadores para evitar operações destrutivas, não são padronizadas na especificação mcp e podem não ter suporte para todos os clientes.

Responsabilidade de conformidade

Um servidor MCP pode ser instalado com, ser usado e compartilhar dados com clientes e serviços. Esses clientes e serviços podem incluir LLMs (modelos de linguagem de grande porte) que não sejam da Microsoft, agentes de IA ou serviços que operam fora das fronteiras de conformidade do Fabric. Você é responsável por garantir que qualquer integração esteja em conformidade com os requisitos organizacionais, regulatórios e contratuais aplicáveis.

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