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El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) en Real-Time Intelligence (RTI) permite que los modelos de Inteligencia Artificial, los agentes de IA y las aplicaciones interactúen con los componentes de RTI Fabric usando lenguaje natural.
La Model Context Protocol (MCP) proporciona una manera estandarizada para los modelos de inteligencia artificial, como Azure modelos openAI, para detectar y usar herramientas externas y orígenes de datos. MCP facilita la creación de aplicaciones inteligentes que pueden consultar, razonar y actuar en datos en tiempo real. MCP también facilita a los agentes de inteligencia artificial la búsqueda, conexión y uso de datos empresariales.
Fabric Real-Time Intelligence proporciona dos tipos de servidores MCP: local y remoto. Cada opción tiene diferentes modelos de implementación, funcionalidades y casos de uso.
Servidor MCP local para RTI
El servidor MCP local para Fabric Real-Time Intelligence es un servidor de código abierto que instala, hospeda y administra usted mismo. Se ejecuta en el equipo local y proporciona acceso de solo lectura a los recursos de Fabric RTI y Azure Data Explorer (ADX).
Características clave:
- Implementación: autohospedado en tu máquina local
- Source: Open-source en GitHub
- Access: consultas de solo lectura a clústeres de Eventhouse, Eventstream, Map y Azure Data Explorer (ADX).
- Administración: administrar la instalación, las actualizaciones y el mantenimiento
Para obtener información detallada, consulte Introducción al servidor MCP local.
Servidores MCP remotos
Los servidores MCP remotos se hospedan en Microsoft y están disponibles como puntos de conexión HTTP. Configure el cliente MCP para conectarse a estos servidores sin instalar ni administrar ningún software.
| Servidor | Descripción | Capabilities |
|---|---|---|
| Servidor MCP del centro de eventos | Permite a los agentes de inteligencia artificial consultar Eventhouse mediante lenguaje natural | Detección de esquemas, generación de consultas KQL, muestreo de datos, traducción de lenguaje natural a KQL |
| Activador del servidor MCP | Permite que los agentes de IA interactúen con Fabric Activator | Crear reglas de supervisión, administrar alertas, activar acciones |
- Host de MCP: el entorno en el que se ejecuta el modelo de IA (como GPT-4, Claude o Gemini).
- MCP Client: un servicio intermediario reenvía las solicitudes del modelo de IA a los servidores MCP, como GitHub Copilot, Cline o Claude Desktop.
- SERVIDOR MCP: aplicaciones pequeñas que hacen que las características específicas sean accesibles para los modelos de inteligencia artificial, como la ejecución de consultas de base de datos. El servidor MCP de Fabric RTI puede ejecutar consultas KQL para la recuperación de datos en tiempo real de las bases de datos KQL.
- Introducción al servidor MCP remoto para Eventhouse
- Introducción al servidor MCP remoto para Activator
Cuándo usar servidores locales frente a remotos
Interfaces de lenguaje natural: haga preguntas en inglés sencillo u otros idiomas, y el sistema las convierte en consultas optimizadas (NL2KQL - Natural Language to Kusto Query Language).
| Escenario | Opción recomendada |
|---|---|
| Consulta de datos de Eventhouse o ADX con control total sobre el servidor | Servidor MCP local |
| Consulta de Eventhouse sin administrar la infraestructura del servidor | MCP del centro de eventos remoto |
| Creación de reglas y alertas de supervisión en Activator | Activador Remoto MCP |
| Uso en plataformas de agente en la nube como Copilot Studio o Azure AI Foundry | Servidores MCP remotos |
| Necesidad de acceso sin conexión o con acceso aislado. | Servidor MCP local |
| Desea actualizaciones automáticas y mantenimiento | Servidores MCP remotos |
Clientes de IA compatibles
Los servidores MCP locales y remotos funcionan con clientes de IA populares:
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 inteligencia artificial buscar en los datos en tiempo real, analizar patrones y realizar acciones en función de lo que encuentren.
Nota:
También puede usar el servidor MCP de RTI de Fabric para ejecutar consultas KQL en clústeres del backend de Azure Data Explorer.