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El servidor MCP de RTI local permite que los agentes de INTELIGENCIA artificial o las aplicaciones de IA interactúen con Real-Time Intelligence (RTI) o Azure Data Explorer (ADX) al proporcionar herramientas a través de la interfaz MCP. RTI MCP facilita la consulta y el análisis de datos.
La compatibilidad de MCP con RTI y ADX es una implementación completa de un servidor MCP de código abierto para Microsoft Fabric Inteligencia en Tiempo Real (RTI). Los clientes deben instalar, hospedar y administrar la implementación.
Escenarios
El escenario más común para usar el servidor MCP de RTI local es conectarse a él desde un cliente de IA existente, como Cline, Claude y GitHub Copilot. Después, el cliente puede usar todas las herramientas disponibles para acceder a los recursos de RTI o ADX e interactuar con ellos mediante lenguaje natural. Por ejemplo, podría usar el modo de agente de Copilot de GitHub con el servidor MCP de RTI para enumerar bases de datos KQL o clústeres de ADX o ejecutar consultas de lenguaje natural en instancias de Eventhouse RTI.
Architecture
El servidor MCP de RTI local está en el núcleo del sistema y actúa como un puente entre los agentes de inteligencia artificial y los orígenes de datos. Los agentes envían solicitudes al servidor MCP, lo que los traduce en consultas de Eventhouse. El servidor MCP de RTI se ejecuta localmente y proporciona acceso de solo lectura a Fabric.
El servidor MCP de RTI local actúa como un puente entre las aplicaciones con tecnología de inteligencia artificial y los datos en Fabric. Se ejecuta localmente y proporciona acceso de solo lectura a las bases de datos de Eventhouse.
La arquitectura sigue el modelo de cliente-servidor MCP:
- Host de MCP: la aplicación en la que se producen las interacciones de IA. Por ejemplo, Visual Studio Code con GitHub Copilot, Claude Desktop, Cline. El host contiene la conexión del modelo de IA, un orquestador de herramientas y uno o varios clientes MCP.
- Servidor MCP: un servicio ligero que expone funcionalidades específicas como herramientas estructuradas. El servidor MCP de RTI expone herramientas que se traducen en operaciones de Eventhouse, como "ejecutar consulta", "enumerar bases de datos" y "enumerar tablas".
Cualquier aplicación que admita MCP puede conectarse al servidor MCP de RTI local mediante el mismo protocolo. Puede ser un producto interactivo, como GitHub Copilot o un marco de agente de IA mediante programación.
Características clave
Acceso a datos en tiempo real: Recupere datos de bases de datos KQL en segundos.
Interfaces de lenguaje natural: formula preguntas en inglés sin formato u otros idiomas, y el sistema los convierte en consultas optimizadas (NL2KQL).
Detección de esquemas: descubra el esquema y los metadatos, por lo que puede aprender estructuras de datos dinámicamente.
Integración Plug-and-Play: Conexión de clientes MCP como GitHub Copilot, Claude y Cline a RTI con una configuración mínima gracias a APIs estandarizadas y mecanismos de descubrimiento.
Inferencia de idioma local: trabaje con los datos en su idioma preferido.
Componentes de RTI compatibles
Eventhouse : ejecute consultas KQL en las bases de datos KQL del back-end de Eventhouse . Esta interfaz unificada permite a los agentes de IA consultar, razonar y actuar en datos en tiempo real.
Eventstreams : consulte y administre secuencias de eventos para analizar los datos de streaming y obtener información en tiempo real. Puede enumerar las secuencias de eventos en el área de trabajo, obtener detalles y definiciones, crear nuevas secuencias de eventos, etc.
Activator: interactúe con Fabric Activator para enumerar los artefactos del activador en el área de trabajo, crear acciones de desencadenador y configurar notificaciones.
Mapa - Consulte y gestione recursos de mapa para visualizar datos y crear información geoespacial. Puede enumerar mapas en el área de trabajo, visualizar datos en mapas, obtener detalles y definiciones, crear mapas y mucho más.
Nota:
También puede usar el servidor MCP de RTI de Fabric para ejecutar consultas KQL en clústeres del backend de Azure Data Explorer.
Instalación
Para instalar el servidor MCP de RTI local, siga las instrucciones de código abierto en el repositorio RTI MCP server. El repositorio incluye documentación sobre la instalación, la configuración y el uso del servidor MCP con RTI.