Introduzione al server MCP Power BI remoto (anteprima)

Il server MCP Power BI remoto è un endpoint ospitato in remoto che consente agli agenti di intelligenza artificiale di chattare con i dati in Power BI modelli semantici usando il linguaggio naturale. Basato sul protocollo MCP (Model Context Protocol), converte le richieste in operazioni di Power BI, generando query DAX ed eseguendole rispettando le autorizzazioni e i criteri di sicurezza.

Questo articolo illustra come:

• Connettersi al server MCP di Power BI remoto in Visual Studio Code
• Connettere GitHub Copilot ai modelli semantici di Power BI
• Convalidare la connessione con le query di test

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurarsi di disporre di:

• Approvazione dell'amministratore: l'amministratore di Power BI deve abilitare l'impostazione del tenant: "Gli utenti possono usare l'endpoint server del protocollo di contesto del modello di Power BI (anteprima)"
• Visual Studio Code - Scaricare VS Code
• GitHub Copilot - Abilitare GitHub Copilot in VS Code
• Accesso semantico al modello - Creare autorizzazioni per almeno un modello semantico di Power BI
• (Scelta consigliata) Modelli - ottimizzatiPreparare i modelli semantici per l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità della generazione di query

Configurazione in VS Code

Il server MCP di Power BI remoto è disponibile all'indirizzo:

https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/powerbi

Installazione rapida (scelta consigliata)

Il modo più semplice per configurare il server consiste nell'usare il programma di installazione con un clic:

In questo modo il server MCP viene configurato automaticamente nelle impostazioni di VS Code.

Installazione manuale

Per configurare manualmente il server, aggiungere quanto segue al file di configurazione MCP:

{
    "servers": {
        "powerbi-remote": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/powerbi"
        }
    }
}

Altre informazioni:Server MCP in VS Code

Test della connessione

Dopo la configurazione, verificare che l'installazione funzioni:

1. Avviare il server MCP in VS Code

   • Aprire il pannello server MCP
   • Verificare che il server MCP di Power BI sia visualizzato come connesso

2. Aprire GitHub Copilot

   1. Avviare la finestra di chat in VS Code
   2. Abilitare la modalità agente

3. Specificare l'ID del modello semantico

   1. Ottenere l'ID del modello semantico dal servizio Power BI (vedere Trovare l'ID del modello semantico)
   2. Condividere l'ID con Copilot nella conversazione

4. Fai una domanda

   • Esempio: "Quali tabelle si trovano in questo modello semantico?"
   • Esempio: "Mostra i primi 10 prodotti per vendita"

5. Autorizzare lo strumento

   1. Quando richiesto, consentire a Copilot di usare lo strumento server MCP
   2. Eseguire l'autenticazione con le credenziali Microsoft, se richiesto

6. Esaminare la risposta

   • Copilot eseguirà una query sul modello e restituirà i risultati

Risoluzione dei problemi:Gestire i server MCP in VS Code

Strumenti disponibili

Il server MCP fornisce gli strumenti seguenti per gli agenti di intelligenza artificiale da richiamare.

Esegui query

Esegue una query DAX su un modello semantico e restituisce i risultati all'agente di intelligenza artificiale.

Input obbligatori:

• ID modello semantico
• Espressione di query DAX

Autorizzazioni:

• Gli utenti devono disporre almeno delle autorizzazioni di compilazione per il modello semantico
• Le query vengono eseguite nel contesto dell'utente autenticato

Considerazioni relative alla sicurezza:

• La sicurezza a livello di riga viene applicata per l'autenticazione dell'utente
• La sicurezza a livello di riga (RLS) non è attualmente supportata quando si usa l'autenticazione dell'entità servizio.

Vedi anche:API REST di esecuzione delle query

Ottenere lo schema del modello semantico

Recupera metadati completi per un modello semantico di Power BI, tra cui tabelle, colonne, misure, relazioni ed eventuali metadati ottimizzati per l'intelligenza artificiale configurati dall'autore del modello. Usa questo strumento per basare la generazione di query DAX sulla struttura del modello e per mettere in evidenza le linee guida fornite dall'autore che migliorano l'accuratezza delle query.

Input obbligatorio: ID modello semantico

Elementi inclusi:

• Tabelle, colonne, misure e relazioni
• Tipi di dati e gerarchie
• I metadati degli strumenti di Copilot, se configurati, forniscono più contesto sul tuo modello, aiutano Copilot a individuare i dati corretti nel modello e contribuiscono ad aumentare la qualità dell'output di Copilot.

Ottenere i metadati del report

Recupera lo schema generale di un report di Power BI, tra cui informazioni sull'area di lavoro, dettagli del modello semantico, pagine, informazioni visive e filtri. I report rivelano come viene usato il modello semantico in pratica e possono chiarire il contesto, le relazioni e la logica di filtro previsti che devono guidare la generazione di query DAX. Usare questo strumento per basare la generazione di query DAX sulla struttura dello schema del modello utilizzato nel report e per far emergere le linee guida fornite dall'autore che migliorano l'accuratezza delle query.

Input obbligatorio: Report ID

Elementi inclusi:

• Pagine nel report, a prescindere dal fatto che siano nascoste
• Oggetti visivi con riferimenti validi allo schema del modello, inclusi grafici, tabelle, matrici, filtri dei dati e schede. Gli oggetti visivi non dati, ad esempio pulsanti di azione, forme, immagini e rettangoli, sono esclusi.
• Colonne e misure nascoste quando vi si fa riferimento negli oggetti visivi
• Associazioni visive che associano i campi a ruoli visivi come Categoria, Valori, Legenda e Suggerimenti
• Contenuto della casella di testo da ogni pagina

Limiti:

• Le richieste hanno esito negativo quando i metadati del report superano le dimensioni massime supportate.

Genera interrogazione

Genera query DAX ottimizzate dai prompt del linguaggio naturale usando Copilot in Power BI. Lo strumento usa lo stesso motore di generazione DAX di Copilot per Power BI per creare query che seguono le procedure consigliate.

Input obbligatori:

• ID modello semantico
• Domanda o richiesta di linguaggio naturale
• Contesto dello schema pertinente determinato dall'agente (tabelle, colonne, misure)

Requirements:

• Licenza copilot per l'utente o l'organizzazione

Trovare l'ID del modello semantico

Per ottenere un ID modello semantico dal servizio Power BI:

1. Accedere a Power BI
2. Passare all'area di lavoro contenente il modello semantico
3. Selezionare il modello semantico per aprire la relativa pagina dei dettagli
4. Copiare l'ID del modello semantico dall'URL

Gli URL del modello semantico seguono questo formato:

https://app.powerbi.com/groups/{workspaceId}/datasets/{semanticModelId}

Limitazioni e considerazioni

Autenticazione e sicurezza

• Sicurezza a livello di riga (RLS): Attualmente non viene applicata quando si utilizza l'autenticazione del principale del servizio. Quando un'entità del servizio esegue query, ha accesso a tutti i dati che è autorizzata ad accedere. Esaminare attentamente le implicazioni di sicurezza prima di esporre gli agenti autenticati dall'entità servizio agli utenti finali.
• Impostazioni del tenant: Gli amministratori devono abilitare "Gli utenti possono usare l'endpoint server del protocollo di contesto del modello di Power BI (anteprima)" per l'organizzazione.

Generazione di query

• DAX complesso: Calcoli estremamente complessi o logica annidata potrebbero non essere tradotti perfettamente dai prompt di linguaggio naturale.
• Ottimizzazione del modello: La qualità della generazione delle query migliora significativamente quando si preparano i dati per l'intelligenza artificiale.

Performance

• Impatto sulla progettazione del modello: Le prestazioni di esecuzione delle query dipendono dalla progettazione, dalle dimensioni e dall'ottimizzazione del modello semantico.
• Schemi di grandi dimensioni: I modelli con centinaia di tabelle o migliaia di colonne possono comportare payload di schema di grandi dimensioni.
• Complessità delle query: Le query DAX complesse potrebbero richiedere più tempo per generare ed eseguire.

Contesto e conversazione

• Limiti delle finestre di contesto: Esistono limiti alla quantità di contesto che può essere mantenuta tra turni di conversazione, a seconda del modello di intelligenza artificiale usato dal client MCP.
• Query senza stato: Ogni query viene eseguita in modo indipendente. Il server non mantiene lo stato della query tra le richieste.

Contenuti correlati

• Quali sono i server MCP di Power BI?
• Server MCP per la modellazione di Power BI in GitHub
• Preparare i dati per l'intelligenza artificiale
• Server MCP in VS Code
• API REST di Power BI
• Informazioni di riferimento su DAX
• Specifica del protocollo del contesto del modello