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Strumenti del server MCP remoto di Power BI

Il server MCP di Power BI remoto fornisce strumenti che consentono agli agenti di intelligenza artificiale di chattare con i dati nei modelli semantici di Power BI usando il linguaggio naturale. Tramite questi strumenti, gli assistenti di intelligenza artificiale possono recuperare gli schemi del modello, generare query DAX ed eseguire query per fornire informazioni dettagliate dai dati.

Importante

Il server MCP di Power BI remoto è in anteprima. Le definizioni degli strumenti, i formati delle richieste e gli schemi di risposta possono cambiare man mano che vengono migliorate le funzionalità.

Annotazioni

Il server MCP di Power BI remoto non è un'API REST tradizionale. Accedervi tramite framework e agenti compatibili con MCP anziché effettuare chiamate HTTP dirette. Il server implementa la specifica Model Context Protocol, che fornisce un'interfaccia standardizzata per gli agenti di intelligenza artificiale per individuare e richiamare gli strumenti.

Strumenti disponibili

Il server MCP fornisce gli strumenti seguenti per gli agenti di intelligenza artificiale da richiamare. Per informazioni dettagliate sulla connessione, vedere Introduzione al server MCP di Power BI remoto.

Ottenere lo schema del modello semantico

Recupera metadati completi per un modello semantico, tra cui:

Input obbligatorio: ID modello semantico

Genera query

Genera query DAX ottimizzate dai prompt del linguaggio naturale usando Copilot in Power BI. Lo strumento usa lo stesso motore di generazione DAX di Copilot per Power BI per creare query che seguono le procedure consigliate.

Input obbligatori:

  • ID modello semantico
  • Domanda o richiesta di linguaggio naturale
  • Contesto dello schema pertinente determinato dall'agente (tabelle, colonne, misure)

Requirements:

Annotazioni

Se si preferisce non usare la capacità di Copilot, disabilitare questo strumento nella configurazione client MCP e basarsi sull'LLM del client per generare direttamente DAX.

Esegui query

Esegue una query DAX su un modello semantico e restituisce i risultati all'agente di intelligenza artificiale.

Input obbligatori:

  • ID modello semantico
  • Espressione di query DAX

Autorizzazioni :

Considerazioni relative alla sicurezza:

  • La sicurezza a livello di riga viene applicata per l'autenticazione dell'utente
  • La sicurezza a livello di riga (RLS) non è attualmente supportata quando si usa l'autenticazione dell'entità servizio.

Vedi anche:API REST di esecuzione delle query

Procedure consigliate

Archiviare gli ID modello semantico per il riutilizzo

Ogni strumento richiede un ID modello semantico. Invece di chiedere agli utenti di fornire l'ID in ogni sessione di chat, archiviare gli ID modello usati di frequente in cui l'agente può accedervi. Per esempio:

  • VS Code: Creare un semantic-model-ids.json file nell'area di lavoro
  • Agenti personalizzati: Archiviare gli ID nelle variabili di ambiente o nei file di configurazione
  • Scenari multi-modello: Mantenere un catalogo che assegna nomi descrittivi agli ID modello

Trovare l'ID del modello semantico

Per ottenere un ID modello semantico dal servizio Power BI:

  1. Accedere a Power BI
  2. Passare all'area di lavoro contenente il modello semantico
  3. Selezionare il modello semantico per aprire la relativa pagina dei dettagli
  4. Copiare l'ID del modello semantico dall'URL

Gli URL del modello semantico seguono questo formato:

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

È anche possibile recuperare gli ID modello semantico a livello di codice usando l'API REST di Power BI.

Limitazioni e considerazioni

Autenticazione e sicurezza

  • Sicurezza a livello di riga (RLS): Attualmente non viene applicata quando si utilizza l'autenticazione del principale del servizio. Quando un'entità del servizio esegue query, ha accesso a tutti i dati che è autorizzata ad accedere. Esaminare attentamente le implicazioni di sicurezza prima di esporre gli agenti autenticati dall'entità servizio agli utenti finali.
  • Impostazioni del tenant: Gli amministratori devono abilitare "Gli utenti possono usare l'endpoint server del protocollo di contesto del modello di Power BI (anteprima)" per l'organizzazione.

Generazione di query

  • DAX complesso: Calcoli estremamente complessi o logica annidata potrebbero non essere tradotti perfettamente dai prompt di linguaggio naturale.
  • Ottimizzazione del modello: La qualità della generazione delle query migliora significativamente quando si preparano i dati per l'intelligenza artificiale.

Performance

  • Impatto sulla progettazione del modello: Le prestazioni di esecuzione delle query dipendono dalla progettazione, dalle dimensioni e dall'ottimizzazione del modello semantico.
  • Schemi di grandi dimensioni: I modelli con centinaia di tabelle o migliaia di colonne possono comportare payload di schema di grandi dimensioni.
  • Complessità delle query: Le query DAX complesse potrebbero richiedere più tempo per generare ed eseguire.

Contesto e conversazione

  • Limiti delle finestre di contesto: Esistono limiti alla quantità di contesto che può essere mantenuta tra turni di conversazione, a seconda del modello di intelligenza artificiale usato dal client MCP.
  • Query senza stato: Ogni query viene eseguita in modo indipendente. Il server non mantiene lo stato della query tra le richieste.

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