Общие сведения о серверах Power BI MCP (предварительная версия)

Серверы Power BI MCP позволяют агентам ИИ взаимодействовать с Power BI с помощью естественного языка. Локальный сервер MCP и удаленный сервер MCP реализуют протокол контекста модели, каждый из которых представляет специализированные средства для различных сценариев:

• MCP-сервер Power BI (удаленный): Запрашивайте данные и получайте аналитические выводы из существующих моделей
• Сервер MCP для Power BI (локальный): Создание и изменение семантических моделей программно

Выберите локальный сервер для рабочих процессов разработки и управления моделями или удаленный сервер для анализа данных и сценариев аналитики.

Удаленный и локальный MCP-сервер

Power BI сервер MCP (удаленный)

Удаленный сервер Power BI MCP — это размещенная конечная точка, которая позволяет агентам ИИ запрашивать семантические модели Power BI. Он создает и выполняет запросы DAX, используя интеллект Copilot, позволяя осуществлять беседы с данными на естественном языке.

Ключевые возможности

• Разработка пользовательских агентов — создание агентов , которые отвечают на вопросы пользователей путем запроса семантических моделей
• Запрос с поддержкой схемы — агенты автоматически изучают структуру модели для создания точных запросов
• Создание DAX на основе Copilot — используйте тот же механизм создания запросов, используемый в Copilot для Power BI
• Гибкая интеграция LLM . Использование любого поставщика LLM, поддерживаемого клиентом MCP

Распространенные сценарии

Удаленный сервер MCP идеально подходит для улучшения личных помощников ИИ, таких как GitHub Copilot в VS Code. Сервер использует разрешения пользователя, прошедшие проверку подлинности, для выполнения запросов, обеспечивая надлежащие средства управления безопасностью и доступом к данным.

Примеры вариантов использования:

• Попросите GitHub Copilot о тенденциях продаж в прошлом квартале из вашей семантической модели.
• Создание нерегламентированного анализа с помощью беседных запросов
• Изучение связей данных и шаблонов с помощью естественного языка

Начало работы:Настройка удаленного сервера MCP

Power BI сервер MCP (локальный)

Локальный Power BI сервер MCP работает локально и предоставляет агенты ИИ с комплексными возможностями семантического моделирования. Это позволяет разработчикам и приложениям ИИ взаимодействовать с моделями Power BI с помощью естественного языка, от простых обновлений свойств до сложных рабочих процессов разработки агентов. Сервер работает на вашем компьютере и работает с моделями в Power BI Desktop, рабочих областях Fabric или файлами Power BI Project, поэтому изменения следуют вашим существующим процессам системы контроля версий и проверки.

Ключевые возможности

• Редактирование модели естественного языка . Создание, обновление и управление таблицами, столбцами, мерами и связями в семантических моделях Power BI Desktop и Fabric с помощью команд беседы
• Массовые операции в масштабе . Выполнение пакетных операций на сотнях объектов одновременно с поддержкой транзакций и обработкой ошибок
• Применение лучших практик — Оценка и внедрение лучших практик моделирования с легкостью
• Рабочие процессы разработки агентов — работа с файлами TMDL и Power BI Project, что позволяет агентам ИИ самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи моделирования
• Проверка запросов DAX . Выполнение и проверка запросов DAX для тестирования мер, устранения неполадок вычислений и изучения данных

Распространенные сценарии

Локальный сервер MCP идеально подходит для авторов семантических моделей и разработчиков, которые хотят ускорить разработку моделей.

Примеры вариантов использования:

• Создание или обновление таблиц, столбцов, мер и связей с помощью запросов естественного языка
• Применить рекомендации по моделированию ко всей существующей семантической модели массово
• Рефакторинг файлов TMDL или Power BI Project в рамках рабочего процесса разработки агента
• Создание и проверка мер DAX в интерактивном режиме при создании модели

Начало работы:Настройка локального сервера MCP

Сведения о протоколе контекста модели

Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, определяющий способ взаимодействия помощников ИИ с внешними инструментами и источниками данных в структурированном, безопасном способе.

Компоненты архитектуры MCP:

• Хост — приложения, в которых работают клиенты MCP (например, VS Code)
• Клиент — компоненты в узле, подключающиеся к серверам MCP и использующие их возможности (например, GitHub Copilot)
• Сервер — локальные или удаленные программы, предоставляющие средства, ресурсы и запросы клиентам

Например, если вы используете GitHub Copilot в VS Code с сервером Power BI MCP, VS Code является узлом, Copilot является клиентом, а Power BI предоставляет сервер.

Дополнительные сведения:Спецификация протокола контекста модели

Соображения

MCP как явление очень новое и передовое. Как и во всех новых стандартах технологий, рассмотрите проведение проверки безопасности, чтобы убедиться, что все системы, интегрирующиеся с серверами MCP, соблюдают правила и стандарты, которым должна соответствовать ваша система. Сюда входят не только серверы Power BI MCP, но и любой клиент или агент MCP, который вы решили внедрить вплоть до поставщика моделей.

Вам следует следовать рекомендациям Microsoft по безопасности серверов MCP, включая включение проверки подлинности Entra ID, управление безопасными токенами и сетевую изоляцию. Дополнительные сведения см. в документации по безопасности Майкрософт .

Дальнейшие шаги

Выберите путь на основе вашего сценария:

Связанный контент

• Инструменты удалённого сервера MCP Power BI
• REST API для Power BI
• Спецификация протокола контекста модели
• Power BI Embedded — встроенная аналитика