Verwenden von MCP-Servern mit Azure Data Explorer (Vorschau)

Mit dem Model Context Protocol (MCP) können KI-Modelle wie Azure OpenAI-Modelle mit externen Tools und Ressourcen interagieren. MCP erleichtert Agents das Auffinden, Herstellen einer Verbindung mit und die Verwendung von Unternehmensdaten.

Wenn Sie MCP in Azure Data Explorer Cluster integrieren, erhalten Sie KI-gesteuerte Einblicke und Aktionen in Echtzeit. Mit einem MCP-Server können KI-Agents oder KI-Anwendungen mit Azure Data Explorer interagieren, indem Tools über die MCP-Schnittstelle bereitgestellt werden. Sie verwenden diese Tools, um Daten abzufragen und zu analysieren.

Server zum Erstellen von KI-Agents

MCP-Unterstützung für Azure Data Explorer ist eine vollständige OPEN-Source-MCP-Serverintegration. Es unterstützt Abfragen in natürlicher Sprache und ermöglicht Es Agents, Schemas und Metadaten dynamisch zu ermitteln. Ein MCP-Server kann mit verschiedenen KI-Clients wie GitHub Copilot, Cline oder Claude Desktop verwendet werden.

Sie können die folgenden MCP-Server verwenden, um KI-Agents mit Azure Data Explorer zu integrieren und zu erstellen:

• Fabric Real-Time Intelligence MCP-Server (Vorschau). Dieser Server wurde für die Verwendung mit Azure Data Explorer Clustern oder mit einem Real-Time Intelligence Eventhouse entwickelt. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle für KI-Agenten zum Abfragen, Schlussfolgern und Handeln auf Echtzeitdaten.

• Azure MCP-Serverinstanz (Vorschau). Azure MCP-Server ermöglicht es Ihnen, Azure Data Explorer Ressourcen mithilfe von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu verwalten. Sie können Cluster auflisten, Datenbanken anzeigen, Abfragedaten und vieles mehr anzeigen, ohne sich an komplexe Kusto Query Language (KQL)-Syntax zu erinnern.

Das häufigste Szenario für die Verwendung des Real-Time Intelligence MCP-Servers oder einer Azure MCP-Serverinstanz besteht darin, eine Verbindung mit dem Server von einem vorhandenen KI-Client herzustellen. Der KI-Client kann dann mithilfe der natürlichen Sprache auf die verfügbaren Tools zugreifen und mit Azure Data Explorer Ressourcen interagieren.

Beispielsweise können Sie den GitHub Copilot Agent-Modus mit dem Real-Time Intelligence MCP-Server verwenden, um KQL-Datenbanken aufzulisten oder Abfragen in natürlicher Sprache in Azure Data Explorer-Clustern auszuführen.

Architektur

Der MCP-Server befindet sich im Kern des Systems und fungiert als Brücke zwischen KI-Agents und Azure Data Explorer Datenquellen. Agents senden Anforderungen an den MCP-Server, der sie in Azure Data Explorer Abfragen übersetzt.

Mit dieser Architektur können Sie modulare, skalierbare, intelligente Anwendungen erstellen, die auf Echtzeitsignale reagieren. MCP verwendet eine Client-/Serverarchitektur, sodass KI-Anwendungen effizient mit externen Tools interagieren können. Die Architektur umfasst die folgenden Komponenten:

• MCP-Host. Die Anwendung, in der KI-Interaktionen stattfinden. Zum Beispiel kann der Host Visual Studio Code mit GitHub Copilot, Claude Desktop oder Cline sein. Der Host enthält die KI-Modellverbindung, einen Tool-Orchestrator und einen oder mehrere MCP-Clients.
• MCP-Server. Eine einfache Anwendung, die bestimmte Funktionen mithilfe von APIs und Datenbanken in natürlicher Sprache verfügbar macht. Beispielsweise verwenden Sie einen MCP-Server, um KQL-Abfragen für den Echtzeitdatenabruf aus Azure Data Explorer Clustern auszuführen.

Wichtigste Funktionen

Echtzeitdatenzugriff. Abrufen von Daten aus Azure Data Explorer Clustern in Sekunden.

Schnittstellen in natürlicher Sprache. Benutzer oder Agents stellen Fragen in einfachem Englisch oder anderen Sprachen, und das System wandelt sie in optimierte Abfragen um. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blogbeitrag zum NL2KQL-Framework.

Schemaerkennung. MCP-Server zeigen Schema und Metadaten an, damit Agents Datenstrukturen dynamisch erlernen können.

Plug-and-Play-Integration. MCP-Clients wie GitHub Copilot, Claude und Cline verbinden sich mit Real-Time Intelligence mit minimaler Einrichtung aufgrund standardisierter APIs und Ermittlungsmechanismen.

Inferenz in lokaler Sprache. Verwenden Sie Ihre bevorzugte Sprache, um mit Ihren Daten zu arbeiten.

Überlegungen und Einschränkungen

Sicherheit

MCP ist ein neues Phänomen. Wie bei allen neuen Technologiestandards sollten Sie eine Sicherheitsüberprüfung durchführen, um sicherzustellen, dass alle Systeme, die in MCP-Server integriert sind, alle Vorschriften und Standards einhalten, die Ihr System einhalten muss. Diese Überprüfung umfasst nicht nur die Real-Time Intelligence MCP-Server, sondern alle MCP-Clients oder -Agents, die Sie implementieren möchten (bis zum Modellanbieter).

Sie sollten die Microsoft-Sicherheitsrichtlinien für MCP-Server befolgen, einschließlich der Aktivierung der Microsoft Entra ID-Authentifizierung, der sicheren Tokenverwaltung und der Netzwerkisolation. Weitere Informationen finden Sie in der Microsoft Sicherheitsdokumentation.

Berechtigungen und Risiken

MCP-Clients können Vorgänge basierend auf den Microsoft Entra ID Berechtigungen des Benutzers aufrufen. Autonome oder falsch konfigurierte Clients können destruktive Aktionen ausführen. Überprüfen und wenden Sie Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten Rechte an und implementieren Sie Schutzmaßnahmen vor der Bereitstellung.

Bestimmte Schutzmaßnahmen, z. B. Flags, um destruktive Vorgänge zu verhindern, werden nicht in der MCP-Spezifikation standardisiert und werden möglicherweise nicht von allen Clients unterstützt.

Compliance-Verantwortung

Ein MCP-Server kann zusammen mit Clients und Diensten installiert, mit Clients und Diensten verwendet werden und Daten mit Clients und Diensten teilen. Diese Clients und Dienste können große Sprachmodelle (LLMs) von Drittanbietern, KI-Agenten oder Dienste umfassen, die außerhalb der Compliance-Grenzen von Fabric betrieben werden. Sie sind dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass jede Integration den geltenden organisatorischen, behördlichen und vertraglichen Anforderungen entspricht.

Verwandte Inhalte

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• Azure MCP-Server
• Übersicht über das Model Context Protocol (MCP)