Aracılığıyla paylaş

Uzak Power BI MCP sunucu araçları

Uzak Power BI MCP sunucusu, yapay zeka aracılarının doğal dil kullanarak Power BI anlam modellerindeki verilerle sohbet etmelerini sağlayan araçlar sağlar. Yapay zeka yardımcıları bu araçlar aracılığıyla model şemalarını alabilir, DAX sorguları oluşturabilir ve verilerinizden içgörüler sağlamak için sorgular yürütebilir.

Önemli

Uzak Power BI MCP sunucusu önizleme aşamasındadır. Özellikleri geliştirdikçe araç tanımları, istek biçimleri ve yanıt şemaları değişebilir.

Uyarı

Uzak Power BI MCP sunucusu geleneksel bir REST API değildir. Doğrudan HTTP çağrıları yapmak yerine MCP uyumlu aracılar ve çerçeveler aracılığıyla erişin. Sunucu, yapay zeka aracılarının araçları bulması ve çağırması için standartlaştırılmış bir arabirim sağlayan Model Bağlam Protokolü belirtimini uygular.

Kullanılabilir araçlar

MCP sunucusu, AI aracılarının çağırması için aşağıdaki araçları sağlar. Bağlantı ayrıntıları için bkz. Uzak Power BI MCP sunucusunu kullanmaya başlama.

Semantik Model Şemasını Alma

Anlamsal bir model için kapsamlı meta verileri alır, örneğin:

  • Tablolar, sütunlar, ölçüler ve ilişkiler
  • Veri türleri ve hiyerarşiler
  • Model yazarı tarafından yapılandırıldığında yapay zeka için iyileştirilmiş meta veriler:

Gerekli giriş: Anlam modeli kimliği

Sorgu Oluştur

Power BI'da Copilot kullanarak doğal dil istemlerinden iyileştirilmiş DAX sorguları oluşturur. Araç, en iyi yöntemleri izleyen sorgular oluşturmak için Power BI için Copilot ile aynı DAX oluşturma altyapısını kullanır.

Gerekli girişler:

  • Anlamsal model kimliği
  • Doğal dil sorusu veya istemi
  • Aracı tarafından belirlenen ilgili şema bağlamı (tablolar, sütunlar, ölçüler)

Gereksinimler:

Uyarı

Copilot kapasitesini kullanmamak isterseniz, MCP istemci yapılandırmanızda bu aracı devre dışı bırakın ve doğrudan DAX oluşturmak için istemcinizin LLM'sine güvenin.

SorguYu Yürüt

Anlamsal modele karşı bir DAX sorgusu yürütür ve sonuçları yapay zeka aracısına döndürür.

Gerekli girişler:

  • Semantik model kimliği
  • DAX sorgu ifadesi

İzinler:

  • Kullanıcıların anlam modeli üzerinde en az Derleme izinlerine sahip olması gerekir
  • Sorgular kimliği doğrulanmış kullanıcı bağlamında yürütülür

Güvenlikle ilgili dikkat edilmesi gerekenler:

  • Kullanıcı kimlik doğrulaması için satır düzeyi güvenlik (RLS) zorunlu kılındı
  • Hizmet Sorumlusu kimlik doğrulaması kullanılırken RLS şu anda desteklenmiyor

Ayrıca bkz:Sorguları Yürütme REST API'si

En iyi yöntemler

Anlamsal model kimliklerini yeniden kullanmak üzere kaydedin.

Her araç bir anlam modeli kimliği gerektirir. Kullanıcılardan her sohbet oturumunda kimlik sağlamalarını istemek yerine, aracınızın erişebileceği sık kullanılan model kimliklerini depolayın. Örneğin:

  • VS Code:semantic-model-ids.json Çalışma alanınızda dosya oluşturma
  • Özel aracılar: Kimlikleri ortam değişkenlerinde veya yapılandırma dosyalarında depolama
  • Çok modelli senaryolar: Model kimliklerine kullanıcı dostu adlar eşleyen bir kataloğu koruma

Anlam modeli kimliğinizi bulma

Power BI hizmetinden anlam modeli kimliği almak için:

  1. Power BI'da oturum açma
  2. Anlam modelinizi içeren çalışma alanına gidin
  3. Ayrıntılar sayfasını açmak için anlamsal modeli seçin
  4. URL'den anlam modeli kimliğini kopyalayın

Anlam modeli URL'leri şu biçimi izler:

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

Power BI REST API'sini kullanarak anlamsal model kimliklerini program aracılığıyla da alabilirsiniz.

Sınırlamalar ve Dikkat Edilecek Hususlar

Kimlik doğrulaması ve güvenlik

  • Satır düzeyi güvenlik (RLS): Şu anda Hizmet Sorumlusu kimlik doğrulaması kullanılırken uygulanmıyor. Hizmet sorumlusu sorguları yürüttüğünde, sorumlunun erişim yetkisine sahip olduğu tüm verilere erişimi olur. Hizmet sorumlusu kimliği doğrulanmış aracıları son kullanıcılara ifşa etmeden önce güvenlik etkilerini dikkatle gözden geçirin.
  • Kiracı ayarları: Yöneticilerin kuruluşunuz için "Kullanıcılar Power BI Model Bağlam Protokolü sunucu uç noktasını (önizleme) kullanabilir" seçeneğini etkinleştirmesi gerekir.

Sorgu oluşturma

  • Karmaşık DAX: Son derece karmaşık hesaplamalar veya iç içe yerleştirilmiş mantık, doğal dil istemlerinden mükemmel bir şekilde çevrilmeyebilir.
  • Model iyileştirme:Verilerinizi yapay zeka için hazırladığınızda sorgu oluşturma kalitesi önemli ölçüde iyileştirir.

Performance

  • Model tasarımının etkisi: Sorgu yürütme performansı anlamsal model tasarımına, boyutuna ve iyileştirmeye bağlıdır.
  • Büyük şemalar: Yüzlerce tabloya veya binlerce sütuna sahip modeller büyük şema yüklerine neden olabilir.
  • Sorgu karmaşıklığı: Karmaşık DAX sorgularının oluşturulması ve yürütülmesi daha uzun sürebilir.

Bağlam ve konuşma

  • Bağlam penceresi sınırları: MCP istemciniz tarafından kullanılan yapay zeka modeline bağlı olarak konuşma dönüşlerinde bağlamın ne kadar korunabileceğinin sınırları vardır.
  • Durum bilgisi olmayan sorgular: Her sorgu bağımsız olarak yürütülür. Sunucu, istekler arasında sorgu durumunu korumaz.

İlgili içerik

  • Last updated on