🚀 集成 AI 代理与微软 Fabric 数据仓库的 MCP 连接器：使用模型上下文协议（MCP）
本项目展示了如何借助模型上下文协议（MCP），将由 Azure OpenAI 支持的 AI 代理与 Microsoft Fabric 数据仓库集成。MCP 是 Anthropic 开发的开放整合标准，它允许动态发现工具、数据资源和提示模板（后续还会推出更多功能），实现与 AI 代理的统一集成。同时，GraphQL 提供了一个抽象层，可对企业数据进行双向访问。下面将详细介绍如何结合 MCP 和 GraphQL，让您的 AI 代理能够访问企业数据。
⚠️ 重要提示
在 MCP 服务器脚本中，部分查询参数值在本示例中是硬编码的。在实际应用中，这些值应动态生成或检索。
🚀 快速开始
目录
- 第 1 部分：配置 Microsoft Fabric 后端
- 第 2 部分：配置本地客户端环境
- 第 3 部分：用户体验 - Gradio UI
- 第 4 部分：YouTube 上的演示视频
📦 安装指南
第 1 部分：配置 Microsoft Fabric 后端
- 在 Microsoft Fabric 中，创建一个新的数据仓库并使用示例数据预填充：
- 接着，创建一个 GraphQL API 端点：
- 在 GraphQL API 的数据配置中，选择 Trip (dbo.Trip) 表：
- 复制 GraphQL API 端点 URL：
第 2 部分：配置本地客户端环境
- 安装所需的 Python 包，如提供的 requirements.txt 所示：
pip install -r requirements.txt - 配置 MCP 客户端的环境变量：
| 属性 | 详情 |
|---|---|
AOAI_API_BASE |
Azure OpenAI 端点的基础 URL |
AOAI_API_VERSION |
Azure OpenAI 端点的 API 版本 |
AOAI_DEPLOYMENT |
Azure OpenAI 模型的部署名称 |
- 将变量
AZURE_FABRIC_GRAPHQL_ENDPOINT的值设为第 1 步中的 GraphQL 端点 URL。它将被 MCP 服务器脚本用于连接到 Microsoft Fabric：
| 属性 | 详情 |
|---|---|
AZURE_FABRIC_GRAPHQL_ENDPOINT |
Microsoft Fabric 的 GraphQL API 端点 |
💻 使用示例
第 3 部分：用户体验 - Gradio UI
- 在命令提示符中启动 MCP 客户端：
python MCP_Client_Gradio.py - 点击 Initialise System 按钮以启动 MCP 服务器并连接您的 AI 代理到 Microsoft Fabric 的 GraphQL API 端点：
- 现在，您可以使用 GraphQL 的 查询 和 变异 使用此 MCP 连接器将数据拉取和推送到您的数据仓库：
📚 详细文档
第 4 部分：YouTube 上的演示视频
有关于此 MCP 连接器的实用演示可以在此 YouTube 视频 中找到。