ローカル RTI MCP サーバーを使用すると、AI エージェントまたは AI アプリケーションは、MCP インターフェイスを介してツールを提供することで、Real-Time Intelligence (RTI) または Azure Data Explorer (ADX) と対話できます。 RTI MCP を使用すると、データのクエリと分析が簡単になります。
RTI と ADX の MCP サポートは、Microsoft Fabric Real-Time Intelligence (RTI) の完全なオープン ソース MCP サーバー 実装です。 お客様は、デプロイをインストール、ホスト、および管理する必要があります。
シナリオ
ローカル RTI MCP サーバーを使用する最も一般的なシナリオは、Cline、Claude、GitHub Copilotなどの既存の AI クライアントから接続することです。 その後、クライアントは使用可能なすべてのツールを使用して、自然言語を使用して RTI または ADX リソースにアクセスして操作できます。 たとえば、RTI MCP サーバーで GitHub Copilot agent モードを使用して、KQL データベースまたは ADX クラスターを一覧表示したり、RTI Eventhouses で自然言語クエリを実行したりできます。
アーキテクチャ
ローカル RTI MCP サーバーはシステムの中核であり、AI エージェントとデータ ソースの間のブリッジとして機能します。 エージェントは MCP サーバーに要求を送信し、それを Eventhouse クエリに変換します。 RTI MCP サーバーはローカルで実行され、Fabricへの読み取り専用アクセスを提供します。
ローカルの RTI MCP サーバーは、AI を利用したアプリケーションとFabric内のデータの間のブリッジとして機能します。 ローカルで実行され、Eventhouse データベースへの読み取り専用アクセスが提供されます。
このアーキテクチャは、MCP クライアント/サーバー モデルに従います。
- MCP ホスト: AI の相互作用が発生するアプリケーション。 たとえば、GitHub Copilot、Claude Desktop、Cline を使用してVisual Studio Codeします。 ホストには、AI モデル接続、ツール オーケストレーター、および 1 つ以上の MCP クライアントが含まれています。
- MCP クライアント: MCP サーバーと通信するホスト内のプロトコル コンポーネント。 AI モデルでデータが必要と判断されると、ホストのオーケストレーターは MCP クライアントを介してツールを呼び出します。
- MCP サーバー: 構造化されたツールとして特定の機能を公開する軽量サービス。 RTI MCP サーバーは、Eventhouse 操作に変換する "クエリの実行"、"データベースの一覧表示"、"テーブルの一覧表示" などのツールを公開します。
MCP をサポートするすべてのアプリケーションは、同じプロトコルを使用してローカル RTI MCP サーバーに接続できます。 これは、GitHub Copilotやプログラムによる AI エージェント フレームワークなどの対話型製品です。
主要な機能
Real-Time データ アクセス: KQL データベースから数秒でデータを取得します。
自然言語インターフェイス: プレーンな英語または他の言語で質問すると、システムによって最適化されたクエリ (NL2KQL) に変換されます。
スキーマの検出: データ構造を動的に学習できるように、スキーマとメタデータを検出します。
Plug-and-Play 統合: 標準化された API と検出メカニズムにより、最小限のセットアップで GitHub Copilot、Claude、Cline などの MCP クライアントを RTI に接続します。
ローカル言語推論: 好みの言語でデータを操作します。
サポートされている RTI コンポーネント
Eventhouse - Eventhouse バックエンドの KQL データベースに対して KQL クエリを実行します。 この統合インターフェイスにより、AI エージェントはリアルタイム データに対してクエリ、推論、および操作を行うことができます。
Eventstreams - Eventstreams のクエリと管理を行ってストリーミング データを分析し、リアルタイムの分析情報を取得します。 ワークスペース内のイベントストリームの一覧表示、詳細と定義の取得、新しいイベントストリームの作成などを行うことができます。
Activator - Fabric Activator と対話して、ワークスペース内のアクティベーター成果物を一覧表示し、トリガー アクションを作成し、通知を設定します。
マップ - マップ リソースのクエリと管理を行ってデータを視覚化し、地理空間分析情報を作成します。 ワークスペース内のマップの一覧表示、マップ上のデータの視覚化、詳細と定義の取得、新しいマップの作成などを行うことができます。
注
Fabric RTI MCP サーバーを使用して、Azure Data Explorer バックエンド内のクラスターに対して KQL クエリを実行することもできます。
取り付ける
ローカル RTI MCP サーバーをインストールするには、RTI MCP サーバー リポジトリのopen sourceの手順に従います。 リポジトリには、RTI を使用した MCP サーバーのインストール、構成、および使用方法に関するドキュメントが含まれています。