Real-Time インテリジェンスの MCP とは (プレビュー)

Real-Time Intelligence (RTI) のモデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使用すると、AI モデル、AI エージェント、アプリケーションが自然言語を使用して Fabric RTI コンポーネントと対話できます。

Model Context Protocol (MCP) は、Azure OpenAI モデルなどの AI モデルが外部ツールやデータ ソースを検出して使用するための標準化された方法を提供します。 MCP を使用すると、リアルタイム データに対してクエリを実行し、推論し、操作できるインテリジェントなアプリケーションを簡単に構築できます。 また、MCP を使用すると、AI エージェントはエンタープライズ データの検索、接続、使用が容易になります。

Fabricの Real-Time インテリジェンスには、ローカルとリモートの 2 種類の MCP サーバーが用意されています。 各オプションには、デプロイ モデル、機能、ユース ケースが異なります。

RTI 用のローカル MCP サーバー

Fabric Real-Time Intelligence 用のローカル MCP サーバーは、自分でインストール、ホスト、管理するオープンソース サーバーです。 ローカル コンピューター上で実行され、Fabric RTI および Azure Data Explorer (ADX) リソースへの読み取り専用アクセスが提供されます。

主な特性:

• デプロイ: ローカル コンピューターでセルフホステッド
• Source: GitHubでオープンソース
• Access: Eventhouse、Eventstream、Map、Azure Data Explorer (ADX) クラスターへの読み取り専用クエリ。
• 管理: インストール、更新、メンテナンスを管理します

詳細については、「 ローカル MCP サーバーの概要」を参照してください。

リモート MCP サーバー

リモート MCP サーバーは、Microsoftによってホストされ、HTTP エンドポイントとして使用できます。 ソフトウェアをインストールまたは管理することなく、これらのサーバーに接続するように MCP クライアントを構成します。

• MCP ホスト: AI モデル (GPT-4、Claude、Gemini など) が実行される環境。
• MCP クライアント: 中間サービスは、GITHUB COPILOT、Cline、Claude Desktop などの MCP サーバーに AI モデルの要求を転送します。
• MCP サーバー: データベース クエリの実行など、AI モデルから特定の機能にアクセスできるようにする小規模なアプリケーション。 たとえば、RTI MCP サーバー Fabric KQL クエリを実行して、KQL データベースからリアルタイムでデータを取得できます。

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ローカル サーバーとリモート サーバーを使用する場合

自然言語インターフェイス: プレーンな英語またはその他の言語で質問を行い、システムはそれらを最適化されたクエリ (NL2KQL- 自然言語から Kusto クエリ言語) に変換します。

サポートされている AI クライアント

ローカルおよびリモートの両方の MCP サーバーは、一般的な AI クライアントで動作します。

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 データを検索し、パターンを分析し、見つけたものに基づいてアクションを実行できます。

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