Usar servidores MCP com o Azure Data Explorer (versão prévia)

A integração do PROTOCOLO MCP (Model Context Protocol) com clusters do AdX (Azure Data Explorer) permite que você obtenha insights e ações controlados por IA em tempo real. O servidor MCP permite que agentes de IA ou aplicativos de IA interajam com o ADX fornecendo ferramentas por meio da interface MCP, para que você possa consultar e analisar dados facilmente.

O PROTOCOLO MCP (Model Context Protocol) é um protocolo que permite que modelos de IA, como modelos do Azure OpenAI, interajam com ferramentas e recursos externos. O MCP facilita a localização, a conexão e o uso de dados corporativos pelos agentes.

O cenário mais comum para usar o RTI ou o Servidor MCP do Azure é conectar-se a ele a partir de um cliente de IA existente, como Cline, Claude e GitHub copilot. O cliente de IA pode usar as ferramentas disponíveis para acessar e interagir com recursos do ADX usando linguagem natural.

Por exemplo, você pode usar o modo de agente do GitHub Copilot com o SERVIDOR RTI MCP para listar bancos de dados KQL ou executar consultas de linguagem natural em clusters ADX.

Criar agentes de IA

O suporte do MCP para o Azure Data Explorer é uma integração completa do servidor MCP de software livre. Ele dá suporte a consultas de linguagem natural e permite que os agentes descubram esquemas e metadados dinamicamente. O servidor MCP pode ser usado com vários clientes de IA, como GitHub Copilot, Cline ou Claude Desktop.

Você pode usar os seguintes servidores MCP para integrar e criar agentes de IA com o Azure Data Explorer:

• Servidor MCP do Fabric RTI (versão prévia) – esse servidor foi projetado para uso com clusters ADX ou com uma Casa de Eventos do Fabric Real-Time Intelligence (RTI). Ele fornece uma interface unificada para os agentes de IA consultarem, raciocinarem e agirem em dados em tempo real.

• Servidor MCP do Azure (versão prévia) – O Servidor MCP do Azure permite que você gerencie recursos do Azure Data Explorer usando prompts de linguagem natural. Você pode listar clusters, exibir bancos de dados, consultar dados e muito mais sem lembrar a sintaxe KQL (Linguagem de Consulta Kusto) complexa.

Arquitetura

O servidor MCP está no núcleo do sistema e atua como uma ponte entre agentes de IA e fontes de dados do ADX. Os agentes enviam solicitações para o servidor MCP, o que as converte em consultas do ADX.

Essa arquitetura permite criar aplicativos inteligentes modulares, escalonáveis e seguros que respondem a sinais em tempo real. O MCP usa uma arquitetura cliente-servidor para que os aplicativos de IA possam interagir com ferramentas externas com eficiência. A arquitetura inclui os seguintes componentes:

• Host MCP: o ambiente de host em que o modelo de IA é executado (como GPT-4, Claude ou Gemini).
• Cliente MCP: um serviço intermediário encaminha as solicitações do modelo de IA para servidores MCP, como GitHub Copilot, Cline ou Claude Desktop.
• Servidor MCP: aplicativos leves expondo funcionalidades específicas por APIs de linguagem natural, bancos de dados. Por exemplo, para executar consultas KQL para recuperação de dados em tempo real de clusters ADX.

Características principais

Acesso a Dados em Tempo Real: Recuperação de dados de clusters do ADX em segundos.

Interfaces de idioma natural: usuários ou agentes fazem perguntas em inglês simples ou em outros idiomas, e o sistema os transforma em consultas otimizadas (NL2KQL).

Descoberta de esquema: os servidores MCP mostram esquema e metadados, para que os agentes possam aprender estruturas de dados dinamicamente.

Integração plug-and-play: clientes MCP como GitHub Copilot, Claude e Cline conectam-se ao RTI com configuração mínima devido a APIs padronizadas e mecanismos de descoberta.

Inferência de idioma local: use seu idioma preferido para trabalhar com seus dados.

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