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项目简介

该MCP服务器专门为数据工程师设计，通过AI助手（如Cursor、Claude）安全、只读地访问Microsoft Fabric资源。它利用Fabric REST API，提供27个工具，支持查询工作区详情、检查表模式、监控作业执行和分析数据依赖等功能，且不修改生产数据。

主要功能点

  • 安全只读操作: 所有操作均使用GET请求，确保数据安全，不会修改生产环境。
  • 全面的Fabric资源管理: 涵盖工作区、湖屋、数据项、连接、容量等核心Fabric资源的信息获取。
  • 数据与模式管理: 能够获取湖屋中所有Delta表的模式信息，以及特定表的详细模式。
  • 任务监控与调度: 实时查看作业实例状态、监控资源消耗，并列出项目及工作区级别的调度计划。
  • 运营智能: 提供数据血缘、项目依赖分析及数据源使用情况报告，帮助理解数据流和影响。
  • 智能缓存系统: 两层缓存机制（TTL数据列表缓存和全局名称解析缓存）确保高性能，并提供工具按需清除缓存。

安装步骤

  1. 克隆仓库: 将此GitHub仓库克隆到您的本地机器上。 
    git clone https://github.com/Augustab/microsoft_fabric_mcp.git
cd microsoft_fabric_mcp
  2. 安装UV: UV是一个快速的Python包管理器。请根据您的操作系统执行以下安装命令（如果已安装可跳过此步）：
    • macOS/Linux: 
      curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    • Windows (使用PowerShell): 
      powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  3. 创建并激活虚拟环境: 在项目根目录（即包含'fabric_mcp.py'文件的目录）运行以下命令： 
    uv venv
    然后根据您的操作系统激活虚拟环境：
    • macOS/Linux: 
      source .venv/bin/activate
    • Windows: 
      .venv\Scripts\activate
    在Windows上激活时，如果遇到权限问题，请先运行 'Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process'。
  4. 安装依赖: 激活虚拟环境后，运行以下命令安装项目所需的Python依赖： 
    uv pip install -e .
  5. Azure CLI 认证: 此工具包需要Azure CLI进行认证才能访问Microsoft Fabric服务。
    • 安装Azure CLI: 如果尚未安装，请根据官方文档进行安装。
    • 登录Azure: 在命令行中运行 'az login' 并按照提示完成登录。
    • 验证登录: 运行 'az account show' 确认登录成功。
    • 选择订阅 (如果多个): 如果您有多个Azure订阅，请使用 'az account set --subscription "您的订阅名称或ID"' 选择要使用的订阅。 完成此步骤后，代码中的'DefaultAzureCredential'将自动使用您的Azure CLI认证信息。

服务器配置

此MCP服务器作为一个后台服务运行，需由您的MCP客户端（如Cursor）启动和连接。您需要在MCP客户端的设置中添加一个MCP服务器配置。以下是JSON格式的配置示例：

"mcp_fabric": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "请替换为您的microsoft_fabric_mcp项目所在文件夹的绝对路径",
    "run",
    "fabric_mcp.py"
  ]
}

配置说明:

  • '"mcp_fabric"': 这是您为MCP服务器设定的名称，可根据您的喜好自定义。
  • '"command": "uv"': 指定启动MCP服务器的命令是'uv'。
  • '"args"': 这是一个列表，包含传递给'uv'命令的参数。
    • '"--directory"': 指定'uv'命令的工作目录。
    • '"请替换为您的microsoft_fabric_mcp项目所在文件夹的绝对路径"': 这是最关键的配置项。请务必将其替换为您的本地'microsoft_fabric_mcp'项目文件夹的完整绝对路径。 例如，在macOS/Linux上可能是'/Users/username/Documents/microsoft_fabric_mcp'，在Windows上可能是'C:\Users\YourUsername\source\repos\microsoft_fabric_mcp'。
    • '"run"': 'uv'命令的一个子命令，用于运行Python脚本。
    • '"fabric_mcp.py"': 要由'uv run'命令执行的Python脚本文件名，即本MCP服务器实现的主文件。

基本使用方法

配置完成后，在您的AI助手（如Cursor）中，可以直接向AI提问，它将自动调用此MCP服务器提供的工具来获取Microsoft Fabric中的信息。

  • 示例1: 列出工作区 您可以向AI助手提问：“Can you list my workspaces in Fabric?” （你能列出我的Fabric工作区吗？）
  • 示例2: 查看湖屋中的表模式 您可以先问：“Can you show me all the lakehouses in the 'DWH-PROD' workspace?” （你能显示 'DWH-PROD' 工作区中的所有湖屋吗？） 然后接着问：“Can you get the schema for the 'sales' table in the 'GK_Bronze' lakehouse in 'DWH-PROD'?” （你能获取 'DWH-PROD' 工作区中 'GK_Bronze' 湖屋里 'sales' 表的模式吗？）

AI助手会根据您的提问自动识别并执行相应的MCP工具，并将结果以易读的Markdown格式返回给您。

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AI与计算

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