Usare server MCP con Esplora dati di Azure (anteprima)

Il protocollo MCP (Model Context Protocol) consente ai modelli di intelligenza artificiale, ad esempio Azure modelli OpenAI, di interagire con strumenti e risorse esterni. MCP semplifica l'individuazione, la connessione e l'uso dei dati aziendali da parte degli agenti.

Integrando MCP con cluster Esplora dati di Azure, si ottengono informazioni dettagliate e azioni basate sull'intelligenza artificiale in tempo reale. Un server MCP consente agli agenti di intelligenza artificiale o alle applicazioni di intelligenza artificiale di interagire con Esplora dati di Azure fornendo strumenti tramite l'interfaccia MCP. Questi strumenti vengono usati per eseguire query e analizzare i dati.

Server per la creazione di agenti di intelligenza artificiale

Il supporto MCP per Esplora dati di Azure è un'integrazione completa del server MCP open source. Supporta query in linguaggio naturale e consente agli agenti di individuare in modo dinamico schemi e metadati. Un server MCP può essere usato con vari client di intelligenza artificiale, ad esempio GitHub Copilot, Cline o Claude Desktop.

È possibile usare i server MCP seguenti per integrare e compilare agenti di intelligenza artificiale con Esplora dati di Azure:

• Server MCP di Fabric Real-Time Intelligence (anteprima). Questo server è progettato per l'uso con cluster Esplora dati di Azure o con un eventhouse di Real-Time Intelligence. Fornisce un'interfaccia unificata perché gli agenti AI possano interrogare, ragionare e agire sui dati in tempo reale.

• istanza di Azure MCP Server (anteprima) Azure server MCP consente di gestire le risorse Esplora dati di Azure usando i prompt del linguaggio naturale. È possibile elencare cluster, visualizzare database, eseguire query sui dati e altro ancora senza ricordare una sintassi KQL (Kusto Query Language) complessa.

Lo scenario più comune per l'uso del server MCP di Real-Time Intelligence o di un'istanza del server MCP Azure consiste nel connettersi a tale server da un client di intelligenza artificiale esistente. Il client di intelligenza artificiale può quindi usare gli strumenti disponibili per accedere e interagire con le risorse Esplora dati di Azure usando il linguaggio naturale.

Ad esempio, è possibile usare la modalità agente Copilot GitHub con il server MCP di Real-Time Intelligence per elencare i database KQL o eseguire query in linguaggio naturale nei cluster Esplora dati di Azure.

Architettura

Il server MCP è al centro del sistema e funge da ponte tra gli agenti di intelligenza artificiale e le origini dati Esplora dati di Azure. Gli agenti inviano richieste al server MCP, che le converte in query Esplora dati di Azure.

Con questa architettura è possibile creare applicazioni modulari, scalabili e intelligenti che rispondono ai segnali in tempo reale. MCP usa un'architettura client/server, in modo che le applicazioni di intelligenza artificiale possano interagire con strumenti esterni in modo efficiente. L'architettura include i componenti seguenti:

• Host MCP. L'applicazione in cui si verificano le interazioni con intelligenza artificiale. Ad esempio, l'host può essere Visual Studio Code con GitHub Copilot, Claude Desktop o Cline. L'host contiene la connessione al modello di intelligenza artificiale, un agente di orchestrazione degli strumenti e uno o più client MCP.
• Server MCP. Applicazione leggera che espone funzionalità specifiche usando API e database in linguaggio naturale. Ad esempio, si usa un server MCP per eseguire query KQL per il recupero dei dati in tempo reale dai cluster Esplora dati di Azure.

Funzionalità principali

Accesso ai dati in tempo reale. Recuperare i dati dai cluster Esplora dati di Azure in pochi secondi.

Interfacce del linguaggio naturale. Gli utenti o gli agenti fanno domande in inglese normale o in altre lingue e il sistema li trasforma in query ottimizzate. Per altre informazioni, vedere questo post di blog sul framework NL2KQL.

Individuazione dello schema. I server MCP mostrano lo schema e i metadati, in modo che gli agenti possano apprendere le strutture dei dati in modo dinamico.

Integrazione di tipo plug-and-play. I client MCP come GitHub Copilot, Claude e Cline si connettono a Real-Time Intelligence con configurazione minima a causa di API standardizzate e meccanismi di individuazione.

Inferenza della lingua locale. Usare la lingua preferita per lavorare con i dati.

Considerazioni e limitazioni

Security

MCP è un nuovo fenomeno. Come per tutti i nuovi standard tecnologici, è consigliabile eseguire una verifica della sicurezza per garantire che tutti i sistemi che si integrano con i server MCP seguano tutte le normative e gli standard a cui il sistema deve rispettare. Questa valutazione include non solo i server MCP di Real-Time Intelligence, ma anche qualsiasi client o agente MCP che scegli di implementare, compreso il provider del modello.

È consigliabile seguire Microsoft indicazioni sulla sicurezza per i server MCP, inclusa l'abilitazione dell'autenticazione Microsoft Entra ID, la gestione sicura dei token e l'isolamento della rete. Per altre informazioni, vedere la documentazione sulla sicurezza di Microsoft.

Autorizzazioni e rischi

I client MCP possono richiamare operazioni in base alle autorizzazioni Microsoft Entra ID dell'utente. I client autonomi o configurati in modo errato potrebbero eseguire azioni distruttive. Esaminare e applicare autorizzazioni con privilegi minimi e implementare misure di sicurezza prima della distribuzione.

Alcune misure di sicurezza, ad esempio i flag per impedire operazioni distruttive, non sono standardizzate nella specifica MCP e potrebbero non essere supportate da tutti i client.

Responsabilità di conformità

Un server MCP può essere installato insieme a client e servizi, essere usato con essi e condividere dati con loro. Questi client e servizi possono includere modelli di linguaggio non Microsoft di grandi dimensioni, agenti di intelligenza artificiale o servizi che operano al di fuori dei limiti di conformità di Fabric. L'utente è responsabile di garantire che qualsiasi integrazione sia conforme ai requisiti aziendali, normativi e contrattuali applicabili.

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