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A integração do MCP (Model Context Protocol) com clusters do Azure Data Explorer (ADX) permite obter informações e ações orientadas por IA em tempo real. O servidor MCP permite que agentes de IA ou aplicativos de IA interajam com o ADX, fornecendo ferramentas através da interface MCP, para que você possa consultar e analisar dados facilmente.
O 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 torna mais fácil para os agentes localizar, conectar-se e usar dados corporativos.
Observação
Esta funcionalidade está em pré-visualização.
O cenário mais comum para usar o RTI ou o Azure MCP Server é conectar-se a ele a partir de um cliente de IA existente, como o Cline, o Claude e o GitHub Copilot. O cliente de IA pode então usar as ferramentas disponíveis para acessar e interagir com recursos ADX usando linguagem natural.
Por exemplo, você pode usar o modo de agente Copilot do GitHub com o Servidor MCP RTI para listar bancos de dados KQL ou executar consultas de linguagem natural em clusters ADX.
Crie agentes de IA
O suporte do MCP para o Azure Data Explorer é uma integração completa do servidor MCP de código aberto. Ele suporta 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:
Fabric RTI MCP Server (visualização) - Este servidor foi projetado para uso com clusters ADX ou com a Eventhouse 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 (visualização) - O Servidor MCP do Azure permite gerenciar recursos do Azure Data Explorer usando prompts de linguagem natural. Você pode listar clusters, exibir bancos de dados, consultar dados e muito mais sem se lembrar da sintaxe complexa do Kusto Query Language (KQL).
Arquitetura
O MCP Server está no centro do sistema e atua como uma ponte entre os agentes de IA e as fontes de dados ADX. Os agentes enviam solicitações para o servidor MCP, que as traduz em consultas ADX.
Essa arquitetura permite criar aplicativos inteligentes modulares, escaláveis 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 de forma eficiente. A arquitetura inclui os seguintes componentes:
- MCP Host: O ambiente host onde 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.
- MCP Server: Aplicativos leves que expõem recursos específicos por APIs de linguagem natural, bancos de dados. Por exemplo, para executar consultas KQL para recuperação de dados em tempo real de clusters ADX.
Principais características
Real-Time Data Access: Recuperação de dados de clusters ADX em segundos.
Interfaces de linguagem natural: Os usuários ou agentes fazem perguntas em inglês simples ou outros idiomas, e o sistema as 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 se conectam ao RTI com configuração mínima devido a APIs padronizadas e mecanismos de descoberta.
Inferência no idioma local: use seu idioma preferido para trabalhar com seus dados.