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Remote-Power BI MCP-Servertools

Der Remote-Power BI MCP-Server bietet Tools, mit denen KI-Agents mithilfe natürlicher Sprache mit Daten in Power BI-Semantikmodellen chatten können. Mithilfe dieser Tools können KI-Assistenten Modellschemas abrufen, DAX-Abfragen generieren und Abfragen ausführen, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu liefern.

Von Bedeutung

Der Remote Power BI MCP-Server befindet sich in der Vorschauphase. Tooldefinitionen, Anforderungsformate und Antwortschemas können sich ändern, wenn wir funktionen verbessern.

Hinweis

Der Remote-Power BI MCP-Server ist keine herkömmliche REST-API. Greifen Sie über MCP-kompatible Agents und Frameworks darauf zu, anstatt direkte HTTP-Aufrufe zu tätigen. Der Server implementiert die Model Context Protocol-Spezifikation, die eine standardisierte Schnittstelle für KI-Agents zum Ermitteln und Aufrufen von Tools bereitstellt.

Verfügbare Tools

Der MCP-Server stellt die folgenden Tools bereit, mit denen KI-Agents aufgerufen werden können. Details zur Verbindung finden Sie unter "Erste Schritte mit dem Power BI MCP-Remoteserver".

Semantisches Modellschema abrufen

Ruft umfassende Metadaten für ein semantisches Modell ab, einschließlich:

Erforderliche Eingabe: Semantikmodell-ID

Abfrage generieren

Generiert optimierte DAX-Abfragen aus Aufforderungen in natürlicher Sprache mithilfe von Copilot in Power BI. Das Tool verwendet dasselbe DAX-Generierungsmodul wie Copilot für Power BI, um Abfragen zu erstellen, die den bewährten Methoden entsprechen.

Erforderliche Eingaben:

  • Semantikmodell-ID
  • Frage oder Aufforderung in natürlicher Sprache
  • Relevanter Schemakontext, der vom Agent bestimmt wird (Tabellen, Spalten, Measures)

Requirements:

Hinweis

Wenn Sie Copilot-Kapazität lieber nicht nutzen möchten, können Sie dieses Tool in der MCP-Clientkonfiguration deaktivieren und stattdessen über das LLM Ihres Clients direkt DAX generieren.

Abfrage ausführen

Führt eine DAX-Abfrage für ein semantisches Modell aus und gibt die Ergebnisse an den KI-Agent zurück.

Erforderliche Eingaben:

  • Semantikmodell-ID
  • DAX-Abfrageausdruck

Berechtigungen:

  • Benutzer müssen mindestens über Buildberechtigungen für das semantische Modell verfügen.
  • Abfragen werden im Kontext des authentifizierten Benutzers ausgeführt

Sicherheitsüberlegungen:

  • Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) wird bei der Benutzerauthentifizierung angewandt.
  • RLS wird derzeit nicht unterstützt, wenn die Dienstprinzipalauthentifizierung verwendet wird.

Siehe auch:Execute Queries REST API

Bewährte Methoden

Speichern von semantischen Modell-IDs für die Wiederverwendung

Jedes Tool erfordert eine semantische Modell-ID. Anstatt Benutzer aufzufordern, die ID in jeder Chatsitzung bereitzustellen, speichern Sie häufig verwendete Modell-IDs, auf die Ihr Agent zugreifen kann. Beispiel:

  • VS Code: Erstellen Sie eine "semantic-model-ids.json"-Datei in Ihrem Arbeitsbereich
  • Benutzerdefinierte Agents: Speichern von IDs in Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdateien
  • Szenarien mit mehreren Modellen: Das Verwalten eines Katalogs mit Zuordnungen von benutzerfreundlichen Namen zu Modell-IDs

Finden Sie Ihre Semantikmodell-ID

So rufen Sie eine semantische Modell-ID aus dem Power BI-Dienst ab:

  1. Anmelden bei Power BI
  2. Navigieren Sie zum Arbeitsbereich, der Ihr semantisches Modell enthält.
  3. Wählen Sie das semantische Modell aus, um die Detailseite zu öffnen.
  4. Kopieren der Semantikmodell-ID aus der URL

Semantische Modell-URLs folgen diesem Format:

https://app.powerbi.com/groups/{workspaceId}/datasets/{semanticModelId}

Sie können semantische Modell-IDs auch programmgesteuert mithilfe der Power BI REST-API abrufen.

Einschränkungen und Überlegungen

Authentifizierung und Sicherheit

  • Sicherheit auf Zeilenebene (RLS): Wird derzeit nicht erzwungen, wenn die Service Principal-Authentifizierung verwendet wird. Wenn ein Dienstprinzipal Abfragen ausführt, hat er Zugriff auf alle Daten, auf die der Dienstprinzipal autorisiert ist. Überprüfen Sie sorgfältig die Sicherheitsauswirkungen, bevor Sie Agenten, die durch einen Dienstprincipal authentifiziert sind, für Endbenutzer verfügbar machen.
  • Mandanteneinstellungen: Administratoren müssen "Benutzer können den Power BI Model Context Protocol-Serverendpunkt (Vorschau)" für Ihre Organisation aktivieren.

Abfragegenerierung

  • Komplexer DAX: Hochkomplexe Berechnungen oder geschachtelte Logik übersetzen möglicherweise nicht perfekt aus Aufforderungen in natürlicher Sprache.
  • Modelloptimierung: Die Qualität der Abfragegenerierung verbessert sich erheblich, wenn Sie Ihre Daten auf KI vorbereiten.

Leistung

  • Auswirkungen des Modellentwurfs: Die Leistung der Abfrageausführung hängt vom Entwurf, der Größe und der Optimierung des semantischen Modells ab.
  • Große Schemas: Modelle mit Hunderten von Tabellen oder Tausenden von Spalten können zu großen Schemanutzlasten führen.
  • Abfragekomplexität: Komplexe DAX-Abfragen können länger dauern, um sie zu generieren und auszuführen.

Kontext und Unterhaltung

  • Grenzwerte für Kontextfenster: Es gibt Beschränkungen, wie viel Kontext über Unterhaltungen hinweg verwaltet werden kann, je nach dem VON Ihrem MCP-Client verwendeten KI-Modell.
  • Zustandslose Abfragen: Jede Abfrage wird unabhängig ausgeführt. Der Server behält den Abfragestatus zwischen Anfragen nicht bei.

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