RTI(Real-Time Intelligence)의 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 사용하면 AI 모델, AI 에이전트 및 애플리케이션이 자연어를 사용하여 Fabric RTI 구성 요소와 상호 작용할 수 있습니다.
MCP(Model Context Protocol)는 Azure OpenAI 모델과 같은 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 원본을 검색하고 사용할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다. MCP를 사용하면 실시간 데이터를 쿼리, 추론 및 수행할 수 있는 지능형 애플리케이션을 더 쉽게 빌드할 수 있습니다. 또한 MCP를 사용하면 AI 에이전트가 엔터프라이즈 데이터를 더 쉽게 찾고, 연결하고, 사용할 수 있습니다.
Fabric Real-Time Intelligence는 로컬 및 원격의 두 가지 유형의 MCP 서버를 제공합니다. 각 옵션에는 다양한 배포 모델, 기능 및 사용 사례가 있습니다.
RTI용 로컬 MCP 서버
Fabric Real-Time Intelligence용 로컬 MCP 서버는 직접 설치, 호스트 및 관리하는 오픈 소스 서버입니다. 로컬 컴퓨터에서 실행되며 Fabric RTI 및 ADX(Azure Data Explorer) 리소스에 대한 읽기 전용 액세스를 제공합니다.
주요 특징:
- 배포: 로컬 컴퓨터에서 자체 호스팅
- Source: GitHub의 오픈 소스
- Access: Eventhouse, Eventstream, Map 및 ADX(Azure Data Explorer) 클러스터에 대한 읽기 전용 쿼리입니다.
- 관리: 설치, 업데이트 및 유지 관리 관리
자세한 내용은 로컬 MCP 서버 시작을 참조하세요.
원격 MCP 서버
원격 MCP 서버는 Microsoft 호스트되며 HTTP 엔드포인트로 사용할 수 있습니다. 소프트웨어를 설치하거나 관리하지 않고 이러한 서버에 연결하도록 MCP 클라이언트를 구성합니다.
| 서버 | 설명 | 역량 |
|---|---|---|
| Eventhouse MCP 서버 | AI 에이전트가 자연어를 사용하여 Eventhouse를 쿼리할 수 있도록 합니다. | 스키마 검색, KQL 쿼리 생성, 데이터 샘플링, 자연어에서 KQL로 변환 |
| 활성화자 MCP 서버 | AI 에이전트가 Fabric Activator와 상호 작용할 수 있도록 합니다. | 모니터링 규칙 만들기, 경고 관리하기, 작업 실행 |
- MCP 호스트: AI 모델(예: GPT-4, Claude 또는 Gemini)이 실행되는 환경입니다.
- MCP 클라이언트: 중간 서비스는 GITHUB COPILOT, Cline 또는 Claude Desktop과 같은 MCP 서버에 AI 모델의 요청을 전달합니다.
- MCP 서버: 데이터베이스 쿼리 실행과 같은 AI 모델에서 특정 기능에 액세스할 수 있도록 하는 작은 애플리케이션입니다. 예를 들어 FABRIC RTI MCP 서버는 KQL 데이터베이스에서 실시간 데이터 검색을 위해 KQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.
로컬 서버와 원격 서버를 사용해야 하는 경우
자연어 인터페이스: 일반 영어 또는 다른 언어로 질문을 하고 시스템에서 최적화된 쿼리로 바꿉니다(NL2KQL- Kusto 쿼리 언어로 자연어).
| 시나리오 | 권장 옵션 |
|---|---|
| 서버에 대한 모든 권한이 있는 Eventhouse 또는 ADX 데이터 쿼리 | 로컬 MCP 서버 |
| 서버 인프라를 관리하지 않고 Eventhouse를 쿼리하세요. | 원격 이벤트하우스 MCP |
| Activator에서 모니터링 규칙 및 경고 만들기 | 원격 활성화자 MCP |
| Copilot Studio 또는 Azure AI Foundry 같은 클라우드 에이전트 플랫폼에서 사용 | 원격 MCP 서버 |
| 오프라인 또는 에어 갭 액세스 필요 | 로컬 MCP 서버 |
| 자동 업데이트 및 유지 관리 | 원격 MCP 서버 |
지원되는 AI 클라이언트
로컬 및 원격 MCP 서버는 모두 인기 있는 AI 클라이언트에서 작동합니다.
지원되는 RTI 구성 요소
Eventhouse - Eventhouse 백 엔드의 KQL 데이터베이스에 대해 KQL 쿼리를 실행합니다. 이 통합 인터페이스를 사용하면 AI 에이전트가 실시간 데이터를 검색하고, 패턴을 분석하고, 찾은 내용에 따라 작업을 수행할 수 있습니다.
메모
Fabric RTI MCP 서버를 사용하여 Azure Data Explorer 백 엔드의 클러스터에 대해 KQL 쿼리를 실행할 수도 있습니다.