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Il protocollo MCP (Model Context Protocol) in Real-Time Intelligence (RTI) consente ai modelli di intelligenza artificiale, agli agenti di intelligenza artificiale e alle applicazioni di interagire con i componenti RTI Fabric usando il linguaggio naturale.
Il protocollo MCP (Model Context Protocol (MCP) offre un modo standardizzato per i modelli di intelligenza artificiale, ad esempio Azure modelli OpenAI, per individuare e usare strumenti e origini dati esterne. MCP semplifica la creazione di applicazioni intelligenti in grado di eseguire query, motivi e agire sui dati in tempo reale. MCP semplifica anche l'individuazione, la connessione e l'uso dei dati aziendali da parte degli agenti di intelligenza artificiale.
l'intelligence Real-Time di Fabric offre due tipi di server MCP: locali e remoti. Ogni opzione ha modelli di distribuzione, funzionalità e casi d'uso diversi.
Server MCP locale per RTI
Il server MCP locale per Fabric Real-Time Intelligence è un server open source che si installa, ospita e gestisce manualmente. Viene eseguito nel computer locale e fornisce l'accesso in sola lettura alle risorse di Fabric RTI e Azure Data Explorer (ADX).
Caratteristiche chiave:
- Distribuzione: auto-ospitato sul computer locale
- Source: Open-source in GitHub
- Accesso: interrogazioni di sola lettura ai cluster di Eventhouse, Eventstream, Map e Azure Data Explorer (ADX).
- Gestione: si gestiscono l'installazione, gli aggiornamenti e la manutenzione
Per informazioni dettagliate, vedere Introduzione al server MCP locale.
Server MCP remoti
I server MCP remoti sono ospitati da Microsoft e sono disponibili come endpoint HTTP. Configurare il client MCP per connettersi a questi server senza installare o gestire alcun software.
| Servidor | Descrizione | Capacità |
|---|---|---|
| Eventhouse MCP Server | Consente agli agenti di intelligenza artificiale di eseguire query su Eventhouse usando il linguaggio naturale | Individuazione dello schema, generazione di query KQL, campionamento dei dati, linguaggio naturale per la traduzione KQL |
| Activator Server MCP | Consente agli agenti di intelligenza artificiale di interagire con Fabric Activator | Creare regole di monitoraggio, gestire avvisi, attivare azioni |
- Host MCP: ambiente in cui viene eseguito il modello di intelligenza artificiale (ad esempio GPT-4, Claude o Gemini).
- MCP Client: un servizio intermedio inoltra le richieste del modello di intelligenza artificiale ai server MCP, ad esempio GitHub Copilot, Cline o Claude Desktop.
- Server MCP: piccole applicazioni che rendono accessibili funzionalità specifiche ai modelli di intelligenza artificiale, ad esempio l'esecuzione di query di database. Ad esempio, Fabric server MCP RTI può eseguire query KQL per il recupero dei dati in tempo reale dai database KQL.
Quando usare server locali e remoti
Interfacce del linguaggio naturale: porre domande in inglese normale o in altre lingue e il sistema li trasforma in query ottimizzate (NL2KQL- Natural Language to Kusto Query Language).
| Scenario | Opzione consigliata |
|---|---|
| Interrogare i dati di Eventhouse o ADX con controllo completo sul server | Server MCP locale |
| Eseguire query su Eventhouse senza gestire l'infrastruttura del server | Remote Eventhouse MCP |
| Creare regole di monitoraggio e avvisi in Activator | Attivatore Remoto MCP |
| Utilizzare piattaforme di agenti cloud come Copilot Studio o Azure AI Foundry | Server MCP remoti |
| Necessità di accesso offline o isolato (air-gapped) | Server MCP locale |
| Vuoi aggiornamenti automatici e manutenzione | Server MCP remoti |
Client di intelligenza artificiale supportati
I server MCP locali e remoti funzionano con i client di intelligenza artificiale più diffusi:
Componenti RTI supportati
Eventhouse - Eseguire query KQL sui tuoi database KQL nel back-end di Eventhouse. Questa interfaccia unificata consente agli agenti di intelligenza artificiale di cercare i dati in tempo reale, analizzare i modelli e intraprendere azioni in base a ciò che trovano.
Annotazioni
È anche possibile usare il server MCP RTI Fabric per eseguire query KQL sui cluster nel back-end Azure Data Explorer.