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.
Локальный сервер RTI MCP позволяет агентам ИИ или приложениям ИИ взаимодействовать с Real-Time Intelligence (RTI) или Azure Data Explorer (ADX), предоставляя средства через интерфейс MCP. RTI MCP упрощает запрос и анализ данных.
Поддержка MCP для RTI и ADX — это полная реализация MCP-сервера для аналитики Microsoft Fabric Real-Time (RTI). Клиентам необходимо установить, разместить и управлять развертыванием.
Сценарии
Наиболее распространенным сценарием использования локального сервера RTI MCP является подключение к нему из существующего клиента ИИ, например Cline, Claude и GitHub Copilot. Затем клиент может использовать все доступные средства для доступа к ресурсам RTI или ADX и взаимодействия с ними с помощью естественного языка. Например, можно использовать режим агент Copilot GitHub с сервером RTI MCP для перечисления баз данных KQL или кластеров ADX или выполнения запросов на естественном языке в центрах событий RTI.
Architecture
Локальный сервер RTI MCP находится в основе системы и выступает в качестве моста между агентами ИИ и источниками данных. Агенты отправляют запросы на сервер MCP, который преобразует их в запросы Eventhouse. Сервер RTI MCP работает локально и предоставляет доступ только для чтения к Fabric.
Локальный сервер RTI MCP выступает в качестве моста между приложениями, управляемыми ИИ, и вашими данными в Fabric. Он выполняется локально и предоставляет доступ только для чтения к базам данных Eventhouse.
Архитектура соответствует модели клиента-сервера MCP:
- Узел MCP: приложение, в котором происходит взаимодействие с искусственным интеллектом. Например, Visual Studio Code с GitHub Copilot, Claude Desktop, Cline. Хост содержит подключение модели ИИ, оркестратор инструментов и один или несколько клиентов MCP.
- MCP Server: упрощенная служба, которая предоставляет определенные возможности в качестве структурированных средств. Сервер RTI MCP предоставляет такие средства, как "выполнение запроса", "список баз данных" и "список таблиц", которые переводят на операции Eventhouse.
Любое приложение, поддерживающее MCP, может подключаться к локальному серверу RTI MCP с помощью одного и того же протокола. Это может быть интерактивный продукт, такой как GitHub Copilot, или программная платформа агента ИИ.
Ключевые особенности
Доступ к данным в реальном времени: получение данных из баз данных KQL в течение секунд.
Интерфейсы естественного языка: задавать вопросы на обычном английском языке или других языках, а система превращает их в оптимизированные запросы (NL2KQL).
Обнаружение схемы: обнаружение схемы и метаданных, поэтому можно динамически изучать структуры данных.
Plug-and-Play Integration: благодаря стандартным API и механизмам обнаружения, клиенты MCP, такие как GitHub Copilot, Claude и Cline, подключаются к RTI с минимальной настройкой.
Вывод на местном языке: используйте ваши данные на предпочитаемом языке.
Поддерживаемые компоненты RTI
Eventhouse — запуск запросов KQL к базам данных KQL в бэкенде Eventhouse. Этот унифицированный интерфейс позволяет агентам ИИ запрашивать, рассуждать и действовать на основе данных в режиме реального времени.
Потоки событий — запрос и управление потоками событий для анализа потоковых данных и получения аналитических сведений в режиме реального времени. Вы можете перечислить потоки событий в рабочей области, получить сведения и определения, создать новые потоки событий и многое другое.
Activator — используйте Fabric Activator для перечисления артефактов Активатора в рабочей области, создания действий триггера и настройки уведомлений.
Карта — запрос ресурсов карты и управление ими для визуализации данных и создания геопространственных аналитических сведений. Вы можете перечислить карты в рабочей области, визуализировать данные на картах, получить сведения и определения, создать новые карты и многое другое.
Замечание
Вы также можете использовать сервер RTI MCP Fabric для выполнения запросов KQL к кластерам в серверной части Azure Data Explorer.
Install
Чтобы установить локальный сервер RTI MCP, следуйте открытый код инструкциям в репозитории RTI MCP. Репозиторий содержит документацию по установке, настройке и использованию сервера MCP с RTI.