Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Med den lokala MCP-servern (Model Context Protocol) för Microsoft Fabric Real-Time Intelligence kan AI-agenter eller AI-program interagera med Real-Time Intelligence eller Azure Data Explorer genom att tillhandahålla verktyg via MCP-gränssnittet. MCP gör det enklare för agenter att fråga och analysera data.
MCP-stöd för Real-Time Intelligence och Azure Data Explorer är en fullständig MCP-serverimplementering med öppen källkod för Real-Time Intelligence. Kunder måste installera, vara värdar för och hantera distributionen.
Scenarier
Det vanligaste scenariot för att använda den lokala MCP-servern för Real-Time Intelligence är att ansluta till den från en befintlig AI-klient, till exempel Cline, Claude eller GitHub Copilot. Klienten kan sedan använda alla tillgängliga verktyg för att komma åt och interagera med Real-Time Intelligence eller Azure Data Explorer resurser med hjälp av naturligt språk.
Du kan till exempel använda GitHub Copilot-agentläge med Real-Time Intelligence-MCP-servern för att:
- Lista KQL-databaser eller Azure Data Explorer kluster.
- Ställ frågor på naturligt språk i Real-Time Intelligence-eventhouses.
Arkitektur
Den lokala MCP-servern för Real-Time Intelligence är kärnan i systemet. Den fungerar som en brygga mellan AI-agenter och datakällor. Den körs lokalt och ger åtkomst till resurser för eventhouse, eventstream, Activator och map.
Agenter skickar begäranden till mcp-servern Real-Time Intelligence. MCP-servern översätter begäranden till Real-Time Intelligence-åtgärder.
Arkitekturen följer MCP-klient-/servermodellen:
- MCP-värd: Programmet där AI-interaktioner sker. Till exempel kan Visual Studio Code interagera med GitHub Copilot, Claude Desktop eller Cline. Värdsystemet innehåller AI-modellanslutningen, en verktygsorkestrerare och en eller flera MCP-klienter.
- MCP-server: En enkel tjänst som exponerar specifika funktioner som strukturerade verktyg. MCP-servern för Real-Time Intelligence tillhandahåller verktyg som "köra fråga", "visa databaser" och "visa tabeller", som översätts till åtgärder i Eventhouse.
Alla program som stöder MCP kan ansluta till den lokala MCP-servern för Real-Time Intelligence med hjälp av samma protokoll. Det här programmet kan vara en interaktiv produkt som GitHub Copilot eller ett programmatiskt AI-agentramverk.
Viktiga funktioner
Dataåtkomst i realtid: Hämta data från KQL-databaser på några sekunder.
Gränssnitt för naturligt språk: Ställ frågor på vanlig engelska eller andra språk och systemet omvandlar dem till optimerade frågor. Den här översättningen av naturligt språk till KQL kallas NL2KQL-ramverket .
Schemaidentifiering: Identifiera schema och metadata så att du kan lära dig datastrukturer dynamiskt.
Plug-and-play-integrering: Anslut MCP-klienter som GitHub Copilot, Claude och Cline till Real-Time Intelligence med minimal konfiguration på grund av standardiserade API:er och identifieringsmekanismer.
Slutsatsdragning för lokalt språk: Arbeta med dina data på önskat språk.
Komponenter i Real-Time Intelligence som stöds
Eventhouse: Kör KQL-frågor mot KQL-databaserna i backenden för ditt eventhouse. Med det här enhetliga gränssnittet kan AI-agenter fråga efter, resonera och agera på realtidsdata.
Eventstreams: Fråga och hantera eventstreams för att analysera strömmande data och få insikter i realtid. Du kan visa en lista över eventstreams på din arbetsyta, hämta information och definitioner, skapa nya eventstreams med mera.
Aktivator: Interagera med Fabric Activator för att visa Aktivatorartefakter på din arbetsyta, skapa utlösaråtgärder och konfigurera meddelanden.
Karta: Fråga och hantera kartresurser för att visualisera data och skapa geospatiala insikter. Du kan visa kartor på din arbetsyta, visualisera data på kartor, få information och definitioner, skapa nya kartor med mera.
Du kan också använda MCP-servern Fabric Real-Time Intelligence för att köra KQL-frågor mot klustren i Azure Data Explorer serverdelen.
Installation
Om du vill installera den lokala MCP-servern för Real-Time Intelligence följer du instruktionerna med öppen källkod i lagringsplatsen Real-Time Intelligence MCP server. Lagringsplatsen innehåller dokumentation om installation, konfiguration och användning av MCP-servern med Real-Time Intelligence.