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O servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) local para Microsoft Fabric Real-Time Intelligence permite que agentes de IA ou aplicativos de IA interajam com Real-Time Intelligence ou Azure Data Explorer fornecendo ferramentas por meio da interface MCP. O MCP facilita a consulta e a análise de dados pelos agentes.
O suporte do MCP para Real-Time Intelligence e Azure Data Explorer é uma implementação completa do servidor MCP de software livre para Real-Time Intelligence. Os clientes precisam instalar, hospedar e gerenciar a implantação.
Cenários
O cenário mais comum para usar o servidor MCP local para Real-Time Intelligence é conectar-se a ele a partir de um cliente de IA existente, como Cline, Claude ou GitHub Copilot. Em seguida, o cliente pode usar todas as ferramentas disponíveis para acessar e interagir com Real-Time Intelligence ou Azure Data Explorer recursos usando linguagem natural.
Por exemplo, você pode usar o modo agente do GitHub Copilot com o servidor MCP do Real-Time Intelligence para:
- Listar bancos de dados KQL ou clusters de Azure Data Explorer.
- Execute consultas em linguagem natural nos eventhouses do Real-Time Intelligence.
Arquitetura
O servidor MCP local para Real-Time Intelligence está no núcleo do sistema. Ele atua como uma ponte entre agentes de IA e fontes de dados. Ele é executado localmente e fornece acesso a eventhouse, eventstream, Activator e recursos de mapa.
Os agentes enviam solicitações para o servidor MCP do Real-Time Intelligence. O servidor MCP converte as solicitações em operações de inteligência de Real-Time.
A arquitetura segue o modelo de cliente/servidor do MCP:
- Host MCP: o aplicativo em que as interações de IA ocorrem. Por exemplo, Visual Studio Code pode interagir 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 serviço leve que expõe recursos específicos como ferramentas estruturadas. O servidor MCP do Real-Time Intelligence expõe ferramentas como "executar consulta", "listar bancos de dados" e "listar tabelas", que correspondem a operações do Eventhouse.
Qualquer aplicativo compatível com MCP pode se conectar ao servidor MCP local para Real-Time Intelligence usando o mesmo protocolo. Esse aplicativo pode ser um produto interativo como GitHub Copilot ou uma estrutura de agente de IA programática.
Características principais
Acesso a dados em tempo real: recuperar dados de bancos de dados KQL em segundos.
Interfaces de idioma natural: faça perguntas em inglês simples ou em outros idiomas e o sistema as transforma em consultas otimizadas. Essa tradução de linguagem natural para KQL é chamada de estrutura NL2KQL .
Descoberta de esquema: descubra o esquema e os metadados, para que você possa aprender estruturas de dados dinamicamente.
Integração plug-and-play: conecte clientes MCP como GitHub Copilot, Claude e Cline ao Real-Time Intelligence com configuração mínima devido a APIs padronizadas e mecanismos de descoberta.
Inferência de idioma local: trabalhe com seus dados em seu idioma preferido.
Componentes compatíveis com o Real-Time Intelligence
Eventhouse: execute consultas KQL nos bancos de dados KQL no back-end do seu eventhouse. Essa interface unificada permite que os agentes de IA consultem, raciocinam e atuem em dados em tempo real.
Fluxos de eventos: consultar e gerenciar fluxos de eventos para analisar dados de streaming e obter insights em tempo real. Você pode listar os fluxos de eventos em seu workspace, obter detalhes e definições, criar novos fluxos de eventos e muito mais.
Ativador: interaja com Fabric Activator para listar artefatos do Ativador em seu workspace, criar ações de gatilho e configurar notificações.
Mapa: Consultar e gerenciar recursos de mapa para visualizar dados e criar insights geoespaciais. Você pode listar mapas em seu workspace, visualizar dados em mapas, obter detalhes e definições, criar novos mapas e muito mais.
Você também pode usar o servidor MCP do Fabric Real-Time Intelligence para executar consultas KQL nos clusters do seu back-end do Azure Data Explorer.
Installation
Para instalar o servidor MCP local do Real-Time Intelligence, siga as instruções de código aberto no repositório Real-Time Intelligence MCP server. O repositório inclui documentação sobre instalação, configuração e uso do servidor MCP com Real-Time Intelligence.