Visão geral
À medida que as organizações dependem cada vez mais de dados em tempo real para orientar as decisões, a necessidade de sistemas inteligentes e responsivos nunca foi tão grande. No centro dessa transformação está o Fabric Real-Time Intelligence (RTI), uma plataforma que capacita os usuários a agir sobre os dados à medida que eles chegam. Hoje, temos o prazer de anunciar um grande avanço: suporte ao Model Context Protocol (MCP) para Real-Time Intelligence (RTI).
O que é o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)?
O MCP é um protocolo projetado para permitir que modelos de IA, como modelos OpenAI do Azure, interajam perfeitamente com ferramentas e recursos externos. Originalmente desenvolvido pela Anthropic, o MCP simplifica a forma como os agentes descobrem, se conectam e raciocinam sobre os dados corporativos. Com essa integração, a RTI se torna ainda mais poderosa, permitindo insights e ações orientadas por IA em tempo real
Suporte MCP para inteligência em tempo real (RTI)
Agora será anunciada uma implementação de servidor MCP (https://aka.ms/rti.mcp.repo) totalmente de código aberto para o Microsoft Fabric Real-Time Intelligence (RTI). Esse servidor permite que agentes de IA ou aplicativos de IA interajam com o Fabric RTI, fornecendo ferramentas por meio da interface MCP, permitindo recursos contínuos de consulta e análise de dados.
Itens com suporte
Eventhouse: execute consultas KQL em back-ends do Microsoft Fabric RTI Eventhouse e do Azure Data Explorer (ADX), oferecendo uma interface unificada para que os agentes de IA consultem, raciocinem e ajam em dados em tempo real.
Em breve
- Suporte para o construtor de gêmeos digitais
- Suporte expandido para Eventstreams.
- Ferramentas de visualização mais ricas e em tempo real.
- Integração do ativador para insights proativos.
- Componentes RTI adicionais para análises abrangentes.
Características principais
Aqui está o que torna o RTI MCP um divisor de águas:
- Acesso a dados em tempo real: os agentes podem acessar dados atualizados do Eventhouse, permitindo decisões oportunas.
- Interfaces de linguagem natural: os usuários (ou agentes) podem fazer perguntas em inglês simples (ou outros idiomas), que são traduzidas em consultas otimizadas (NL2KQL).
- Descoberta de esquema: os servidores MCP expõem esquemas e metadados, permitindo que os agentes entendam dinamicamente as estruturas de dados.
- Integração plug-and-play: clientes MCP como Github copilot, Claude, Cline etc. podem se conectar ao RTI com configuração mínima, graças a APIs padronizadas e mecanismos de descoberta.
- Extensibilidade: o suporte para ações personalizadas, detecção de anomalias e pesquisa vetorial é integrado
- Inferência no idioma local: interaja com seus dados usando seu idioma preferido com tradução automática de consultas (depende do LLM que você escolher usar com o servidor MCP)
How it works
O MCP segue uma arquitetura cliente-servidor que permite que os modelos de IA interajam com ferramentas externas de forma eficiente. Veja como funciona:
Componentes do MCP
- Host MCP – O modelo de IA (por exemplo, GPT-4, Claude, Gemini etc.) solicitando dados ou ações.
- Cliente MCP – Um serviço intermediário que encaminha as solicitações do modelo de IA para servidores MCP. por exemplo, Github Copilot, Cline, Claude Desktop, etc.
- Servidor MCP – Aplicativos leves que expõem recursos específicos (APIs, bancos de dados, arquivos, etc.). por exemplo, converte solicitações em consultas KQL para recuperação de dados em tempo real. Por exemplo, converte solicitações em consultas KQL para recuperação de dados em tempo real.
Arquitetura
No centro do sistema está o RTI MCP Server, que atua como uma ponte entre os agentes de IA e as fontes de dados. Os agentes enviam solicitações ao servidor MCP, que as traduz em consultas no Eventhouse.
Essa arquitetura permite uma maneira modular, escalável e segura de criar aplicativos inteligentes que respondem a sinais em tempo real.
O servidor suporta:
- Listando bancos de dados no Eventhouse
- Executando consultas de linguagem natural
- Descoberta inteligente de esquemas
- Dados de amostragem
Começando
Prerequisites
- Instale a versão estável ou Insiders do VS Code:
- Instalar as extensões GitHub Copilot e GitHub Copilot Chat
- Instale uv
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c “irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex”
ou verifique aqui outras opções de instalação para sistemas operacionais diferentes do Windows
- Abrir o VS Code em uma pasta vazia
Instalar do PyPI (Pip)
O Fabric RTI MCP Server está disponível no PyPI, você pode instalá-lo usando pip. Esta é a maneira mais fácil de instalar o servidor.
Do VS Code
1. Abra a paleta de comandos (Ctrl+Shift+P) e execute o comando ‘MCP: Adicionar servidor’
2. Selecione instalar do Pip
3. Quando solicitado, digite o nome do pacote ‘microsoft-fabric-rti-mcp’
4. Siga as instruções para instalar o pacote e adicioná-lo ao seu arquivo settings.json
O processo deve terminar com as configurações abaixo em seu arquivo settings.json.
settings.json
{
“mcp”: {
“servidor”: {
“tecido-rti-mcp”: {
“comando”: “uvx”,
“args”: [
“microsoft-fabric-rti-mcp”
]
}
}
}
}
Comece a analisar seus dados
Exemplo de prompt:
Eu tenho dados sobre comandos executados pelo usuário na tabela ProcessEvents, você pode amostrar algumas linhas e classificar os comandos executados com tolerância a ameaças de baixo / médio / alto. Forneça uma exibição tabular do resumo geral.
Copiloto do VS Code
Mergulhe hoje:
- GitHub: Explore o projeto em fabric-rti-mcp
- Aprender: Aprofunde seu conhecimento de RTI por meio do Microsoft Learn
- Participe da conversa e vote em seus recursos favoritos.
Estamos ansiosos para ver o que você criará com o MCP e a Inteligência em Tempo Real.
Compartilhe seus comentários, problemas e solicitações no repositório ou entre em contato conosco em https://community.fabric.microsoft.com or r/MicrosoftFabric
Source: Power BI Blog.
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