Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Протокол контекста модели (MCP) позволяет моделям ИИ, таким как Azure модели OpenAI, взаимодействовать с внешними инструментами и ресурсами. MCP упрощает поиск, подключение и использование корпоративных данных агентами.
Интеграция MCP с кластерами Azure Data Explorer позволяет получать аналитические сведения и действия на основе искусственного интеллекта в режиме реального времени. Сервер MCP позволяет агентам ИИ или приложениям ИИ взаимодействовать с Azure Data Explorer, предоставляя средства через интерфейс MCP. Эти средства используются для запроса и анализа данных.
Замечание
Эта функция предоставляется в виде предварительной версии.
Серверы для создания агентов ИИ
Поддержка MCP для Azure Data Explorer — это полная интеграция сервера MCP с открытым кодом. Он поддерживает запросы естественного языка и позволяет агентам динамически обнаруживать схемы и метаданные. Сервер MCP можно использовать с различными клиентами ИИ, такими как GitHub Copilot, Cline или Claude Desktop.
Для интеграции и сборки агентов ИИ с Azure Data Explorer можно использовать следующие серверы MCP:
сервер FABRIC Real-Time Intelligence MCP (предварительная версия). Этот сервер предназначен для использования с кластерами Azure Data Explorer или с хранилищем событий аналитики Real-Time. Он предоставляет унифицированный интерфейс агентам ИИ для выполнения запросов, рассуждений и действий на основании данных в режиме реального времени.
Экземпляр сервера Azure MCP (предварительная версия). Azure MCP Server позволяет управлять ресурсами Azure Data Explorer с помощью запросов естественного языка. Вы можете перечислять кластеры, просматривать базы данных, запрашивать данные и многое другое, не запоминая сложный синтаксис языка запросов Kusto (KQL).
Наиболее распространенный сценарий использования сервера MCP Real-Time Intelligence или экземпляра сервера MCP Azure заключается в подключении к нему из существующего клиента ИИ. Затем клиент ИИ может использовать доступные средства для доступа к ресурсам Azure Data Explorer и взаимодействия с ними с помощью естественного языка.
Например, можно использовать режим агента GitHub Copilot с MCP-сервером Real-Time Intelligence, чтобы получить список баз данных KQL или выполнять запросы на естественном языке к кластерам Azure Data Explorer.
Архитектура
Сервер MCP находится в основе системы и выступает в качестве моста между агентами ИИ и Azure Data Explorer источниками данных. Агенты отправляют запросы на сервер MCP, который преобразует их в Azure Data Explorer запросы.
С помощью этой архитектуры можно создавать модульные, масштабируемые интеллектуальные приложения, которые реагируют на сигналы в режиме реального времени. MCP использует архитектуру клиента или сервера, поэтому приложения ИИ могут эффективно взаимодействовать с внешними инструментами. Архитектура включает в себя следующие компоненты:
- Хост MCP. Приложение, в котором происходит взаимодействие с ИИ. Например, хост-приложением может быть такое приложение, как Visual Studio Code с GitHub Copilot, Claude Desktop или Cline. Хост содержит подключение модели ИИ, оркестратор инструментов и один или несколько клиентов MCP.
- Сервер MCP. Упрощенное приложение, предоставляющее определенные возможности с помощью API и баз данных естественного языка. Например, сервер MCP используется для выполнения запросов KQL для получения данных в режиме реального времени из кластеров Azure Data Explorer.
Ключевые особенности
Доступ к данным в режиме реального времени. Получайте данные из кластеров Azure Data Explorer за считаные секунды.
Интерфейсы естественного языка. Пользователи или агенты задают вопросы на обычном английском языке или других языках, а система превращает их в оптимизированные запросы. Дополнительные сведения см. в этой записи блога о платформе NL2KQL.
Обнаружение схемы. Серверы MCP отображают схему и метаданные, чтобы агенты могли динамически изучать структуры данных.
Интеграция по принципу plug-and-play. Клиенты MCP, такие как GitHub Copilot, Claude и Cline, подключаются к Real-Time Intelligence с минимальными настройками из-за стандартных API и механизмов обнаружения.
Вывод на локальном языке. Используйте предпочитаемый язык для работы с данными.
Рекомендации и ограничения
Security
MCP — это новое явление. Как и во всех новых стандартах технологий, рассмотрите возможность проверки безопасности, чтобы все системы, которые интегрирулись с серверами MCP, соблюдали все правила и стандарты, которые должны соответствовать вашей системе. Этот анализ охватывает не только MCP-серверы Real-Time Intelligence, но и любой клиент или агент MCP, который вы решите реализовать (включая провайдера модели).
Следуйте Microsoft рекомендациям по безопасности серверов MCP, включая включение проверки подлинности Microsoft Entra ID, управление безопасными маркерами и сетевую изоляцию. Дополнительные сведения см. в документации по безопасности Microsoft.
Разрешения и риски
Клиенты MCP могут вызывать операции на основе разрешений пользователя в Microsoft Entra ID. Автономные или неправильно настроенные клиенты могут выполнять разрушительные действия. Просмотрите и примените разрешения с минимальными привилегиями и реализуйте меры безопасности перед развертыванием.
Некоторые гарантии, такие как флаги для предотвращения разрушительных операций, не стандартизированы в спецификации MCP и могут не поддерживаться всеми клиентами.
Ответственность за соответствие требованиям
Сервер MCP можно установить, использовать с клиентами и службами, а также обмениваться данными с ними. Эти клиенты и службы могут включать большие языковые модели (LLM), не относящиеся к Microsoft, ИИ-агенты или службы, работающие за пределами границ соответствия требованиям в Fabric. Вы несете ответственность за обеспечение соответствия любой интеграции применимым организационным, нормативным и договорным требованиям.