MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 시스템이 외부의 도구 및 데이터와 연결할 수 있도록 하는 AI 환경의 새로운 표준입니다. AI 모델이 사용 가능한 항목을 검색하고 일관된 방식으로 상호 작용하는 방법을 정의합니다. MCP는 일회성 통합을 빌드하는 대신 다양한 앱 및 서비스에서 작동하는 항목을 연결하는 표준 방법을 제공합니다. 이렇게 하면 일관적인 상태를 유지하면서 AI 시스템이 기본 제공 지식을 훨씬 쉽게 넘어갈 수 있습니다. 또한 팀이 매번 동일한 연결을 재창조할 필요가 없으므로 더 빠르게 이동하는 데 도움이 됩니다.
MCP에는 클라이언트와 서버의 두 가지 주요 부분이 있습니다.
MCP 클라이언트는 사용자가 상호 작용하는 앱 또는 환경입니다. 여기서 질문을 하거나 작업을 트리거합니다. 클라이언트는 MCP 서버에 연결하여 도구를 찾아 사용합니다. 예를 들어 Visual Studio Code 외부 도구에 연결하여 데이터를 검색하거나 코드를 작성하고 실행하는 데 도움이 될 때 MCP 클라이언트 역할을 할 수 있습니다.
MCP 서버는 클라이언트에서 사용할 수 있도록 도구, 데이터 또는 서비스를 노출합니다. 사용 가능한 기능과 사용 방법을 클라이언트에 알려줍니다. 예를 들어 Fabric 데이터 에이전트는 AI 시스템에서 사용할 수 있는 엔터프라이즈 데이터 및 쿼리를 노출하여 MCP 서버 역할을 할 수 있습니다.
클라이언트와 서버를 함께 사용하면 매번 사용자 지정 통합을 빌드하지 않고도 AI 시스템을 실제 데이터 및 작업에 쉽게 연결할 수 있습니다.
중요합니다
이 기능은 프리뷰 상태입니다.
필수 조건
- F2 이상의 유료 Fabric 용량 또는 Power BI 프리미엄(P1 이상) 용량에 Microsoft Fabric이 활성화된 용량.
- 패브릭 데이터 에이전트 테넌트 설정에 설명된 요구 사항에 따라 AI에 대해 지역 간 처리 및 지역 간 저장을 사용하도록 설정합니다.
- 데이터가 포함된 데이터 원본으로는 웨어하우스, 레이크하우스, Power BI 의미 체계 모델, KQL 데이터베이스, 미러된 데이터베이스 또는 온톨로지 중 하나 이상이 포함됩니다. 데이터 원본에 대한 읽기 권한이 있어야 합니다.
작동 방식
Fabric 데이터 에이전트는 MCP 서버로도 작동할 수 있습니다. MCP 서버로 사용되는 경우 Fabric 데이터 에이전트는 단일 도구를 노출합니다. 이 도구는 데이터 에이전트 자체를 나타내므로 외부 AI 시스템은 MCP 프로토콜을 통해 데이터 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다. 따라서 Fabric 데이터 에이전트를 게시할 때 상세하고 정확한 설명을 제공하는 것이 중요합니다. 설명은 MCP 서버에 대한 도구 설명이 됩니다. 외부 AI 시스템은 이 설명을 사용하여 데이터 에이전트를 호출하는 시기와 방법을 결정합니다. 명확하고 포괄적인 설명을 통해 에이전트를 올바르게 이해하고 AI 워크플로에서 효과적으로 사용할 수 있습니다.
MCP 서버로서의 Fabric 데이터 에이전트는 자체 AI 시스템을 빌드하거나 테스트하는 사람들에게 유용합니다. 이를 통해 다른 도구 또는 플랫폼 간에 전환하지 않고도 데이터 에이전트에 직접 연결하고 Fabric OneLake에 있는 엔터프라이즈 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 단일 환경 내에서 엔터프라이즈 지식을 AI 실험 및 개발 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.
비고
현재 Fabric 데이터 에이전트 MCP 서버는 VS Code만 사용할 수 있습니다. 자체 MCP 클라이언트를 사용하는 경우 인증을 설정하는 한 작동할 수도 있습니다.
시작하려면 데이터 에이전트를 게시한 후 에이전트의 설정 으로 이동하여 모델 컨텍스트 프로토콜 탭을 엽니다. 여기에 다음 정보가 표시됩니다.
- 데이터 에이전트 MCP 서버 이름
- MCP 서버 URL (다음 단계에서 사용할 이 URL 복사)
- 데이터 에이전트 MCP 도구 이름
- MCP 서버 도구 설명
이 탭에서 mcp.json 파일을 다운로드할 수도 있습니다. 이 파일을 사용하여 VS Code에서 MCP 서버를 구성합니다.
VS Code에서 MCP 서버 설정
VS Code를 열고 작업할 폴더를 선택합니다.
이 폴더 내에 .vscode라는 폴더를 만듭니다.
내부 폴더 내에 .라는
mcp.json파일을 만듭니다.VS Code는 창의 오른쪽 아래에 파란색 서버 추가 단추를 자동으로 표시합니다.
서버 추가를 선택하고 HTTP를 선택합니다. URL을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. 이전 섹션에서 복사한 MCP 서버 URL 을 사용합니다.
Enter 키를 누르고 MCP 서버의 이름을 입력합니다. VS Code 환경에서 MCP 서버를 표시하려면 이 이름을 사용합니다.
VS Code는 서버 인증을 시도합니다. 허용을 선택하고 자격 증명으로 로그인합니다.
서버가 만들어집니다.
에이전트 모드 활성화
MCP 서버를 추가한 후 VS Code에서 에이전트 모드 를 사용하도록 설정합니다. 에이전트 모드를 사용하면 VS Code가 오케스트레이터 인터페이스 역할을 하여 편집기를 MCP 서버와 연결하여 Fabric 데이터 에이전트와 같은 외부 도구와 상호 작용할 수 있습니다. 활성화하려면:
VS Code에서 명령 팔레트 (Ctrl+Shift+P 또는 Cmd+Shift+P)로 이동합니다.
에이전트 모드 활성화를 검색하여 선택합니다.
모드를 활성화하라는 메시지가 있는지 확인합니다.
에이전트 모드가 활성화된 경우 쿼리를 처리할 오케스트레이터 를 선택합니다. 공개 미리 보기에서 사용 가능한 오케스트레이터로는 GPT-5, GPT-4.1, 클로드 소넷 4.5, Gemini 2.5 pro 등이 있습니다. 오케스트레이터는 VS Code의 쿼리와 Fabric 데이터 에이전트 MCP 서버 간의 정보 흐름을 관리합니다.
Fabric 데이터 에이전트 MCP 서버 사용
에이전트 모드를 사용하도록 설정하고 오케스트레이터를 선택하는 경우:
- VS Code에서 직접 질문을 시작할 수 있습니다.
- 오케스트레이터는 쿼리를 Fabric 데이터 에이전트 MCP 서버로 라우팅합니다.
- 에이전트는 Fabric OneLake에 저장된 조직 데이터를 포함하여 액세스 권한이 있는 지식을 기반으로 답변을 반환합니다.
MCP 서버로 작동하여 Fabric 데이터 에이전트를 사용하면 사용자가 VS Code를 종료하지 않고도 조직 지식을 AI 워크플로에 통합하고, 실험을 수행하고, AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이 통합은 OneLake 데이터에 대한 액세스를 간소화하고 개발자와 비즈니스 사용자 모두의 생산성을 향상시킵니다.