Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Le serveur MCP RTI local permet aux agents IA ou aux applications IA d’interagir avec Real-Time Intelligence (RTI) ou Azure Data Explorer (ADX) en fournissant des outils via l’interface MCP. RTI MCP facilite l’interrogation et l’analyse des données.
La prise en charge de MCP pour RTI et ADX est une implémentation complète open source d’un serveur MCP pour Microsoft Fabric Real-Time Intelligence (RTI). Les clients doivent installer, héberger et gérer le déploiement.
Scénarios
Le scénario le plus courant d’utilisation du serveur MCP RTI local consiste à se connecter à celui-ci à partir d’un client IA existant, tel que Cline, Claude et GitHub Copilot. Le client peut ensuite utiliser tous les outils disponibles pour accéder aux ressources RTI ou ADX et interagir avec celles-ci à l’aide du langage naturel. Par exemple, vous pouvez utiliser gitHub assistant Copilot mode avec le serveur RTI MCP pour répertorier les bases de données KQL ou les clusters ADX ou exécuter des requêtes en langage naturel sur RTI Eventhouses.
Architecture
Le serveur MCP RTI local est au cœur du système et agit comme un pont entre les agents IA et les sources de données. Les agents envoient des requêtes au serveur MCP, ce qui les traduit en requêtes Eventhouse. Le serveur RTI MCP s’exécute localement et fournit un accès en lecture seule à Fabric.
Le serveur RTI MCP local agit comme un pont entre les applications basées sur l’IA et vos données dans Fabric. Il s’exécute localement et fournit un accès en lecture seule aux bases de données Eventhouse.
L’architecture suit le modèle client-serveur MCP :
- Hôte MCP : application dans laquelle les interactions IA se produisent. Par exemple, Visual Studio Code avec GitHub Copilot, Claude Desktop, Cline. L’hôte contient la connexion de modèle IA, un orchestrateur d’outils et un ou plusieurs clients MCP.
- McP Server : service léger qui expose des fonctionnalités spécifiques en tant qu’outils structurés. Le serveur RTI MCP expose des outils tels que « exécuter une requête », « répertorier des bases de données » et des « tables de liste » qui se traduisent en opérations Eventhouse.
Toute application prenant en charge MCP peut se connecter au serveur MCP RTI local à l’aide du même protocole. Il peut s’agir d’un produit interactif tel que GitHub Copilot ou une infrastructure d’agent IA programmatique.
Fonctionnalités clés
Accès aux données en temps réel : récupérer des données à partir de bases de données KQL en quelques secondes.
Interfaces en langage naturel : posez des questions en anglais brut ou d’autres langues, et le système les transforme en requêtes optimisées (NL2KQL).
Découverte de schéma : découvrir le schéma et les métadonnées, afin de pouvoir apprendre dynamiquement les structures de données.
Intégration Plug-and-Play : Connectez des clients MCP tels que GitHub Copilot, Claude et Cline à RTI avec une configuration minimale grâce aux API standardisées et aux mécanismes de découverte.
Inférence de langue locale : utilisez vos données dans votre langue préférée.
Composants RTI pris en charge
Eventhouse : exécutez des requêtes KQL sur les bases de données KQL dans votre serveur principal Eventhouse . Cette interface unifiée permet aux agents IA d’interroger, de raison et d’agir sur des données en temps réel.
Flux d’événements : interrogez et gérez eventstreams pour analyser les données de streaming et obtenir des insights en temps réel. Vous pouvez répertorier les flux d’événements dans votre espace de travail, obtenir des détails et des définitions, créer des flux d’événements, etc.
Activator - Interagir avec Fabric Activator pour répertorier les artefacts d’activateur dans votre espace de travail, créer des actions de déclencheur et configurer des notifications.
Carte : interrogez et gérez les ressources map pour visualiser les données et créer des insights géospatiaux. Vous pouvez répertorier des cartes dans votre espace de travail, visualiser des données sur des cartes, obtenir des détails et des définitions, créer de nouvelles cartes, etc.
Note
Vous pouvez également utiliser le serveur RTI MCP Fabric pour exécuter des requêtes KQL sur les clusters de votre back-end Azure Data Explorer.
Installez
Pour installer le serveur MCP RTI local, suivez les instructions de open source dans le référentiel RTI MCP. Le référentiel contient de la documentation sur l’installation, la configuration et l’utilisation du serveur MCP avec RTI.