Fabric Data Warehouse MCP-Server (Vorschau)

Gilt für:✅ SQL-Analyseendpunkt und Warehouse in Microsoft Fabric

Der Remote-Fabric Data Warehouse MCP-Server ist ein gehosteter MCP-Endpunkt, mit dem KI-Agents mit einem Lager mit natürlicher Sprache arbeiten können. Basierend auf dem Model Context Protocol (MCP) bietet es Agenten eine kontrollierte Möglichkeit, T-SQL-Anweisungen über das Tool executeSQL auszuführen, Ergebnisse zu prüfen und iterativ mit echtem Warehouse-Kontext zu arbeiten, wobei die Fabric-Berechtigungen und Sicherheitsgrenzen eingehalten werden.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie das geht:

• Herstellen einer Verbindung mit dem Remote-Fabric Data Warehouse MCP-Server in Visual Studio Code

• Konfigurieren Sie entweder den globalen Endpunkt oder einen elementspezifischen Endpunkt.

• Verwenden von GitHub Copilot zum Generieren und Ausführen von T-SQL für Fabric Data Warehouse

• Überprüfen der Verbindung mit Testabfragen

Prerequisites

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie folgendes haben:

• Visual Studio Code: Installieren Sie die neueste Version von Visual Studio Code.

  • Visual Studio Code herunterladen

• GitHub Copilot: Installieren und Anmelden bei GitHub Copilot und GitHub Copilot Chat in Visual Studio Code.

  • GitHub Copilot-Erweiterung
  • GitHub Copilot Chat-Erweiterung

• Fabric Data Warehouse Zugriff: Sie benötigen Zugriff auf mindestens einen Fabric Data Warehouse oder SQL-Analyseendpunkt.

• Lagerberechtigungen: Sie benötigen die erforderlichen Fabric Arbeitsbereichs- und SQL-Berechtigungen, um die T-SQL-Anweisungen auszuführen, die Sie den Agent zur Ausführung auffordern.

• Warehousekontext: Halten Sie die Arbeitsbereichs-ID und die Warehouseelement-ID bereit, wenn Sie den elementspezifischen Endpunkt verwenden möchten.

Auswählen eines Endpunkts

Der Fabric Data Warehouse MCP-Server bietet je nach Anwendungsfall zwei Endpunktoptionen. Wählen Sie den globalen Endpunkt für die flexible Lagerauswahl über Eingabeaufforderungen oder den Endpunkt mit Elementbereich aus, um die Verbindung an ein bestimmtes Lager zu binden.

Globaler Endpunkt

Wenn Sie eine Verbindung mit dem Fabric Data Warehouse MCP-Server herstellen möchten, stellen Sie den Lagerkontext über Eingabeaufforderungen oder Toolargumente mithilfe des globalen Endpunkts bereit:

https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/dataPlane/sqlEndpoint

elementspezifischer Endpunkt

Verwenden Sie den elementbezogenen Endpunkt, wenn die MCP-Serververbindung an ein bestimmtes Fabric Data Warehouse-Element gebunden sein soll.

https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/dataPlane/workspaces/<workspace-id>/items/<item-id>/sqlEndpoint

Ersetzen Sie:

• <workspace-id> mit der Fabric-Arbeitsbereichs-ID.

• <item-id> mit der Fabric Data Warehouse Element-ID.

Der elementspezifische Endpunkt ist nützlich, wenn die Nutzung des Agenten an ein bestimmtes Lager gebunden sein soll und Sie den Lagerkontext im Chat nicht wiederholt angeben möchten.

Einrichten in Visual Studio Code

Konfigurieren Sie den Fabric Data Warehouse MCP-Server in Visual Studio Code, indem Sie der MCP-Einstellungsdatei die Serverkonfiguration hinzufügen. Wählen Sie zwischen dem globalen Endpunkt für die flexible Lagerauswahl oder den Endpunkt mit Elementbereich, um die Verbindung an ein bestimmtes Lager zu binden.

Option 1: Konfigurieren des globalen Endpunkts

Fügen Sie ihrer Visual Studio Code MCP-Konfigurationsdatei die folgende Serverkonfiguration hinzu:

{
   "servers": {
      "fabric-dw-global": {
         "type": "http",
         "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/dataPlane/sqlEndpoint"
      }
   }
}

Nach dem Speichern der Konfiguration starten oder aktualisieren Sie MCP-Server in Visual Studio Code.

Option 2: Konfigurieren Sie den elementspezifischen Endpunkt

Fügen Sie ihrer Visual Studio Code MCP-Konfigurationsdatei die folgende Serverkonfiguration hinzu:

{
   "servers": {
      "fabric-dw-item": {
         "type": "http",
         "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/dataPlane/workspaces/<workspace-id>/items/<item-id>/sqlEndpoint"
      }
   }
}

Ersetzen Sie die Werte für <workspace-id> und <item-id> durch die Werte Ihres Lagers.

Nach dem Speichern der Konfiguration starten oder aktualisieren Sie MCP-Server in Visual Studio Code.

Ihre Verbindung testen

Überprüfen Sie nach der Konfiguration der Verbindung, ob das Setup funktioniert.

1. Starten Sie den MCP-Server in Visual Studio Code.

   • Öffnen Sie den MCP-Serverbereich.

   • Vergewissern Sie sich, dass der Fabric Data Warehouse MCP-Server als verbunden angezeigt wird.

2. Öffnen Sie GitHub-Copilot Chat.

   • Starten Sie Copilot Chat in Visual Studio Code.

   • Aktivieren sie den Agentmodus.

3. Geben Sie Lagerkontext an, wenn Sie den globalen Endpunkt verwenden.

   • Wenn Sie den globalen Endpunkt konfiguriert haben, teilen Sie Copilot mit, welches Lager mit einer Eingabeaufforderung verwendet werden soll:

     Use the Fabric Data Warehouse named SalesDW in the Sales Analytics workspace.
     

   • Wenn Sie den elementspezifischen Endpunkt konfiguriert haben, ist der Server in der Endpunkt-URL bereits auf den Lagerartikel begrenzt.

4. Eine Frage stellen.

   • Beispiel:

   What tables and views are in this warehouse?
   

   • Beispiel:

   Show me the top 10 products by sales revenue.
   

5. Autorisieren der Toolverwendung.

   • Überprüfen und genehmigen Sie den executeSQL Toolaufruf, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

   • Authentifizieren Sie sich bei Bedarf mit Ihren Microsoft Anmeldeinformationen.

6. Überprüfen Sie die Antwort.

   • Copilot verwendet den Fabric Data Warehouse MCP-Server, um die genehmigte T-SQL-Anweisung auszuführen und das Ergebnis im Chat zurückgibt.

Verfügbare Tools

Der Fabric Data Warehouse MCP-Server macht ein Tool verfügbar.

Tool	Description
executeSQL	Führt eine genehmigte T-SQL-Anweisung für Fabric Data Warehouse aus und gibt das Ergebnis zurück.

Der Server stellt keine separaten Tools zum Auflisten von Schemas, zum Beschreiben von Tabellen, zum Abrufen des Abfrageverlaufs oder zum Überprüfen von Lagermetadaten zur Verfügung. Sie können diese Workflows trotzdem abschließen, indem Sie den Agenten bitten, T-SQL über executeSQL zu generieren und auszuführen.

Statt beispielsweise ein separates Tool zur Tabellenermittlung aufzurufen, kann der Agent executeSQL mit einer Abfrage gegen INFORMATION_SCHEMA.TABLES oder andere unterstützte Systemansichten verwenden.

Überprüfen mit Beispielaufforderungen

Verwenden Sie diese Eingabeaufforderungen, um zu bestätigen, dass der Server T-SQL generieren, T-SQL ausführen und Ergebnisse erläutern kann.

Erkunden von Lagerobjekten

• Alle Schemas in diesem Lager auflisten.

• Alle Tabellen und Ansichten nach Schema gruppiert auflisten.

• Zeigen Sie die Spalten, Datentypen und NULL-Zulässigkeit der Tabelle dbo.Customers an.

Generieren und Ausführen von T-SQL

• Schreiben und Ausführen einer T-SQL-Abfrage, die die 10 wichtigsten Produkte nach Umsatz zurückgibt.

• Führen Sie eine Abfrage aus, die die Zeilen in der Orders-Tabelle pro Bestellstatus zählt.

• Erstellen Sie eine Abfrage, die Orders, Customers, Products und Regions verknüpft, um den Umsatz nach Region anzuzeigen.

Verstehen und Verbessern von Abfragen

• Erläutern, was diese T-SQL-Abfrage vor der Ausführung ausführt.

• Schreiben Sie diese Abfrage neu, um das Lesen zu vereinfachen, ohne das Ergebnis zu ändern.

• Vorschlagen Sie Verbesserungen an diesem Abfragemuster, und zeigen Sie dann das überarbeitete T-SQL an.

Überwachen der Lageraktivitäten

• Letzte Abfrageaktivität für dieses Lager anzeigen.

• Suchen Sie nach lang laufenden Abfragen oder Sitzungen, die möglicherweise überprüft werden sollten.

• Fassen Sie aktuelle Abfragefehler zusammen, und gruppieren Sie sie nach wahrscheinlicher Ursache.

Note

Die genauen Überwachungsabfragen hängen von den Systemansichten ab, die in der Lagerumgebung verfügbar sind.

Sicherheit und Berechtigungen

Der Fabric Data Warehouse MCP-Server verwendet die Identität des angemeldeten Benutzers und respektiert Fabric Berechtigungen. Benutzer können in Fabric Data Warehouse nur die SQL-Anweisungen ausführen, zu deren Ausführung ihre Identität berechtigt ist.

Toolaufrufe, die executeSQL sollten im MCP-Client eine ausdrückliche Zustimmung des Benutzers erfordern. Überprüfen Sie das generierte T-SQL, bevor Sie executeSQL ausführen lassen, insbesondere bei Schreibvorgängen wie CREATE, ALTER, DROP, INSERT, UPDATE oder DELETE.

Verwenden Sie für Produktions-Warehouses Zugriff mit den geringstmöglichen Rechten.

Beginnen Sie mit schreibgeschützten Abfragen und Metadatensuche, bevor Sie Workflows aktivieren, die Lagerobjekte ändern.

Troubleshoot

Wenn Sie Probleme beim Einrichten oder Verwenden des Fabric Data Warehouse MCP-Servers haben, verwenden Sie die folgenden Szenarien, um häufige Probleme zu beheben.

Der MCP-Server wird nicht als verbunden angezeigt

Vergewissern Sie sich, dass die MCP-Konfiguration korrekt gespeichert wird, die Endpunkt-URL korrekt ist und dass Sie MCP-Server nach Änderungen in Visual Studio Code neu gestartet oder aktualisiert haben.

Copilot kann das Lager nicht finden

Wenn Sie den globalen Endpunkt verwenden, stellen Sie den Lagerkontext im Chat bereit. Wenn Sie den elementspezifischen Endpunkt verwenden, vergewissern Sie sich, dass die Arbeitsbereichs-ID und die Element-ID korrekt sind.

Authentifizierung schlägt fehl

Melden Sie sich erneut mit Ihrem Microsoft-Konto an. Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Mandanten und das richtige Verzeichnis verwenden.

Tool-Aufrufe schlagen aufgrund von Berechtigungsfehlern fehl

Vergewissern Sie sich, dass Sie über die erforderliche Fabric Arbeitsbereichsrolle, Elementberechtigungen und SQL-Berechtigungen verfügen. Der Server umgeht die Fabric-Sicherheit nicht.

Der Agent kann keine Schemas oder Tabellen auflisten

Der Server stellt nur executeSQL bereit. Bitten Sie den Agent, SQL-Metadatenabfragen zu verwenden, anstatt separate Schemaermittlungstools zu erwarten.

Beispiel:

Use executeSQL with INFORMATION_SCHEMA views to list the tables in this warehouse.

Abfrageergebnisse sind unerwartet.

Bitten Sie Copilot, die generierte T-SQL vor der Ausführung anzuzeigen. Überprüfen Sie Tabellennamen, Verknüpfungen, Filter, Datumslogik und Aggregationslogik, bevor Sie den Toolaufruf genehmigen.

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