Microsoft Fabric MCP Server

Wat doet de “Microsoft Fabric” MCP Server?

De Microsoft Fabric MCP Server is een op Python gebaseerde Model Context Protocol (MCP) server, ontworpen voor naadloze interactie met de Microsoft Fabric API’s. Hiermee kunnen AI-assistenten verbinding maken met externe Microsoft Fabric-resources, wat een krachtige ontwikkelworkflow voor data engineering en analytics mogelijk maakt. De server faciliteert geavanceerde bewerkingen zoals beheer van werkruimtes, lakehouses, warehouses en tabellen, het ophalen van delta-tabelschema’s, het uitvoeren van SQL-query’s en meer. Daarnaast biedt het intelligente PySpark-notebookontwikkeling en -optimalisatie via LLM-integratie, met contextbewuste codegeneratie, validatie, prestatieanalyse en realtime monitoring. Deze integratie verhoogt de productiviteit van ontwikkelaars aanzienlijk door natuurlijke taalinteractie, geautomatiseerde codehulp en gestroomlijnde uitrol binnen het Microsoft Fabric-ecosysteem mogelijk te maken.

Lijst met Prompts

Er worden geen expliciete prompt-templates vermeld in de repository-bestanden of documentatie.

Lijst met Resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources vermeld in de repository-bestanden of documentatie.

Lijst met Tools

Er zijn geen expliciete tool-definities gevonden in server.py of de repository-bestanden. De README noemt:

• PySpark-tools: Voor notebookcreatie, codegeneratie, validatie, analyse en uitrol.
• PySpark-helpers: Voor aanvullende Spark-gerelateerde bewerkingen.
• Template manager: Voor het beheren van notebook-/codetemplates.
• Codevalidators: Voor het controleren van codesyntaxis en best practices.
• Codegenerators: Voor geautomatiseerde codeproductie. (De feitelijke MCP-toolinterface-details zijn niet beschikbaar.)

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Werkruimte- en Lakehousebeheer: Vereenvoudigt het aanmaken en beheren van werkruimtes, lakehouses, warehouses en tabellen in Microsoft Fabric, waardoor ontwikkelaars data-omgevingen makkelijker kunnen organiseren en beheren.
• Delta-tabelschema en metadata ophalen: Maakt AI-gestuurde query’s en verkenning van delta-tabelschema’s en metadata mogelijk, ter ondersteuning van geavanceerde data engineering-taken.
• SQL-query-uitvoering: Maakt het mogelijk om SQL-query’s uit te voeren en gegevens in Fabric-bronnen programatisch te laden, waardoor analytics-pijplijnen worden gestroomlijnd.
• Geavanceerde PySpark-notebookontwikkeling: Biedt intelligente notebookcreatie, validatie en optimalisatie met LLM-integratie, wat de ontwikkeling van performante Spark-jobs versnelt.
• Prestatieanalyse en realtime monitoring: Voorziet in tools voor het analyseren en optimaliseren van notebook-prestaties, met realtime inzichten voor continue verbetering.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python en Node.js zijn geïnstalleerd.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand op (bijv. ~/.windsurf/config.json).
3. Voeg de Microsoft Fabric MCP Server toe aan de mcpServers sectie:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Verifieer de installatie door de MCP-server te benaderen vanuit Windsurf’s interface.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige API-sleutels:

{
  "mcpServers": {
    "fabric-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "fabric_mcp"],
      "env": {
        "FABRIC_API_KEY": "${FABRIC_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${FABRIC_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zorg dat Python is geïnstalleerd en toegankelijk.
2. Open Claude’s configuratiebestand (bijv. claude.config.json).
3. Voeg de MCP-server toe:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Claude.
5. Controleer of de MCP-server wordt weergegeven in Claude’s MCP-integratiepaneel.

Cursor

1. Installeer Python en Node.js als deze nog niet aanwezig zijn.
2. Bewerk Cursor’s instellingenbestand (bijv. cursor.config.json).
3. Registreer de MCP-server:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Sla het bestand op en herstart Cursor.
5. Controleer de connectiviteit met de MCP-server via Cursor’s interface.

Cline

1. Zorg dat Python op je systeem is ingesteld.
2. Open Cline’s configuratie (bijv. cline.json).
3. Voeg de serververmelding toe:

   {
     "mcpServers": {
       "fabric-mcp": {
         "command": "python",
         "args": ["-m", "fabric_mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cline.
5. Test de beschikbaarheid van de MCP-server vanuit Cline’s command palette.

Voor alle platformen:

• Gebruik omgevingsvariabelen in de env sectie van JSON voor API-sleutels of geheimen.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

{
  "fabric-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “fabric-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie biedt de Microsoft Fabric MCP Server een sterk overzicht en duidelijke installatie-instructies, maar ontbreken gedetailleerde, expliciete lijsten voor prompts, resources en tools in de openbare bestanden. De server biedt goede beveiligingspraktijken, maar documenteert geen sampling-ondersteuning.

Onze mening

Deze MCP-server is veelbelovend voor Fabric-ontwikkelworkflows dankzij de focus op geavanceerde PySpark- en LLM-integratie. Het ontbreken van expliciete prompts, resources en toolschema’s in de documentatie beperkt echter de directe plug-and-play bruikbaarheid. De architectuur en installatie zijn helder, maar rijkere documentatie en meer zichtbaarheid van functies zouden de ontwikkelaarservaring verbeteren.

MCP Score