使用 Fabric 数据代理作为模型上下文协议服务器

模型上下文协议（MCP）是 AI 环境中新兴的标准，允许 AI 系统与自身外部的工具和数据连接。它定义 AI 模型如何发现可用内容，以及如何以一致的方式与之交互。 MCP 没有构建一次性集成，而是提供一种标准方法来插入可跨不同应用和服务运行的内容。这使得 AI 系统能够更轻松地超越其内置知识，同时保持整体的一致性。它还有助于团队更快地移动，因为它们不必每次都重新建立相同的连接。

MCP 有两个主要部分：客户端和服务器。

MCP 客户端是应用或用户与之交互的体验。这是你提出问题或触发操作的位置。客户端向 MCP 服务器发送请求以查找并使用工具。例如，当Visual Studio Code连接到外部工具以检索数据或帮助你编写和运行代码时，Visual Studio Code可以充当 MCP 客户端。

MCP 服务器公开工具、数据或服务，以便客户端可以使用它们。它告知客户端可用内容以及如何使用它。例如，Fabric数据代理可以通过公开 AI 系统可以使用的企业数据和查询来充当 MCP 服务器。

客户端和服务器一起可以轻松将 AI 系统与实际数据和操作连接起来，而无需每次生成自定义集成。

重要

此功能目前为预览版。

先决条件

付费的 F2 或更高版本的 Fabric 容量，或启用了 Microsoft Fabric 的 Power BI Premium 按容量（P1 或更高）容量。
根据 Fabric 数据代理租户设置中所述的要求，为 AI 启用跨地理位置处理和跨地理位置存储。
至少有一个包含数据的数据源：数据仓库、数据湖仓库、Power BI 语义模型、KQL 数据库、镜像数据库或本体论。必须具有对数据源的读取访问权限。

工作原理

Fabric数据代理还可以充当 MCP 服务器。用作 MCP 服务器时，Fabric 数据代理公开单个工具。此工具表示数据代理本身，因此外部 AI 系统可以通过 MCP 协议与之交互。因此，在发布Fabric数据代理时，必须提供详细的准确说明。描述将成为 MCP 服务器的工具说明。外部 AI 系统使用此说明来确定何时以及如何调用数据代理。明确而全面的说明可确保正确理解代理，并可在 AI 工作流中有效使用。

作为 MCP 服务器Fabric数据代理对于构建或测试自己的 AI 系统的人员来说很有价值。它允许他们直接连接到数据代理并访问驻留在 Fabric OneLake 中的企业数据，而无需在不同的工具或平台之间切换。借助此功能，可以将企业知识集成到 AI 试验和开发工作流中，这一切都在单个环境中更加轻松。

注释

目前，只能在 VS Code 中使用Fabric数据代理 MCP 服务器。如果使用自己的 MCP 客户端，只要设置了身份验证，它就可以正常工作