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Herramientas remotas de servidor MCP de Power BI

El servidor MCP remoto de Power BI proporciona herramientas que permiten a los agentes de inteligencia artificial chatear con datos en modelos semánticos de Power BI mediante lenguaje natural. A través de estas herramientas, los asistentes de inteligencia artificial (IA) pueden recuperar esquemas de modelo, generar consultas DAX y ejecutar consultas para proporcionar información a partir de los datos.

Importante

El servidor MCP remoto de Power BI está en versión preliminar. Las definiciones de herramientas, los formatos de solicitud y los esquemas de respuesta pueden cambiar a medida que mejoramos las funcionalidades.

Nota:

El servidor MCP remoto de Power BI no es una API REST tradicional. Acceda a él a través de marcos y agentes compatibles con MCP en lugar de realizar llamadas HTTP directas. El servidor implementa la especificación del protocolo de contexto de modelo, que proporciona una interfaz estandarizada para que los agentes de IA detecten e invoquen herramientas.

Herramientas disponibles

El servidor MCP proporciona las siguientes herramientas para que los agentes de IA invoquen. Para más información sobre la conexión, consulte Introducción al servidor MCP remoto de Power BI.

Obtener esquema de modelo semántico

Recupera metadatos completos para un modelo semántico, entre los que se incluyen:

  • Tablas, columnas, medidas y relaciones
  • Tipos de datos y jerarquías
  • Metadatos optimizados por IA cuando el autor del modelo los configura.

Entrada necesaria: Id. de modelo semántico

Generar consulta

Genera consultas DAX optimizadas a partir de mensajes de lenguaje natural mediante Copilot en Power BI. La herramienta usa el mismo motor de generación DAX que Copilot para Power BI para crear consultas que sigan los procedimientos recomendados.

Entradas necesarias:

  • ID de modelo semántico
  • Pregunta o instrucción de lenguaje natural
  • Contexto de esquema relevante determinado por el agente (tablas, columnas, medidas)

Requisitos:

Nota:

Si prefiere no consumir capacidad de Copilot, deshabilite esta herramienta en la configuración del cliente MCP y confíe en el LLM del cliente para generar DAX directamente.

Ejecutar consulta

Ejecuta una consulta DAX en un modelo semántico y devuelve los resultados al agente de IA.

Entradas necesarias:

  • Identificador de modelo semántico
  • Expresión de consulta DAX

Permisos:

  • Los usuarios deben tener al menos permisos de compilación en el modelo semántico
  • Las consultas se ejecutan en el contexto del usuario autenticado

Consideraciones de seguridad:

Consulte también:Execute Queries REST API

procedimientos recomendados

Almacenar identificadores de modelo semántico para su reutilización

Cada herramienta requiere un identificador de modelo semántico. En lugar de pedir a los usuarios que proporcionen el identificador en cada sesión de chat, almacene los identificadores de modelo usados con frecuencia donde el agente pueda acceder a ellos. Por ejemplo:

  • VS Code: Creación de un semantic-model-ids.json archivo en el área de trabajo
  • Agentes personalizados: Almacenar identificadores en variables de entorno o archivos de configuración
  • Escenarios de varios modelos: Mantener un catálogo que asigna nombres amigables a IDs de modelo

Encuentra tu identificador de modelo semántico

Para obtener un identificador de modelo semántico del servicio Power BI:

  1. Inicio de sesión en Power BI
  2. Vaya al área de trabajo que contiene el modelo semántico.
  3. Seleccione el modelo semántico para abrir su página de detalles.
  4. Copie el identificador del modelo semántico desde la dirección URL.

Las direcciones URL del modelo semántico siguen este formato:

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

También puede recuperar identificadores de modelo semántico mediante programación mediante la API rest de Power BI.

Limitaciones y consideraciones

Autenticación y seguridad

  • Seguridad de nivel de fila (RLS): Actualmente no se aplica cuando se usa la autenticación de entidad de servicio. Cuando una entidad de servicio ejecuta consultas, tiene acceso a todos los datos para los que tiene autorización. Revise detenidamente las implicaciones de seguridad antes de exponer los agentes autenticados por la entidad de servicio a los usuarios finales.
  • Configuración del inquilino: Los administradores deben habilitar "Los usuarios pueden usar el punto de conexión del servidor del protocolo de contexto de modelo de Power BI (versión preliminar)" para su organización.

Generación de consultas

  • DAX complejo: Es posible que los cálculos muy complejos o la lógica anidada no se traduzcan perfectamente a partir de mensajes de lenguaje natural.
  • Optimización del modelo: La calidad de la generación de consultas mejora significativamente al preparar los datos para la inteligencia artificial.

Performance

  • Impacto en el diseño del modelo: El rendimiento de la ejecución de consultas depende del diseño, el tamaño y la optimización del modelo semántico.
  • Esquemas grandes: Los modelos con cientos de tablas o miles de columnas pueden dar lugar a cargas de esquema grandes.
  • Complejidad de las consultas: Las consultas DAX complejas pueden tardar más tiempo en generarse y ejecutarse.

Contexto y conversación

  • Límites de la ventana de contexto: Hay límites en cuanto al contexto que se puede mantener en los turnos de conversación, en función del modelo de IA que use el cliente MCP.
  • Consultas sin estado: Cada consulta se ejecuta de forma independiente. El servidor no mantiene el estado de consulta entre las solicitudes.

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