Erste Schritte mit remote Power BI MCP-Server (Vorschau)

Important

Diese Funktion befindet sich in der Vorschauversion.

Der Remote-Power BI MCP-Server ist ein remote gehosteter Endpunkt, mit dem KI-Agents mit Daten in Power BI semantischen Modellen mithilfe natürlicher Sprache chatten können. Basierend auf dem Model Context Protocol (MCP) übersetzt sie Ihre Eingabeaufforderungen in Power BI Vorgänge – generieren DAX-Abfragen und führen sie aus, während Sie Ihre Berechtigungen und Sicherheitsrichtlinien beachten.

Important

Der Remote Power BI MCP-Server befindet sich in der Vorschauphase. Tooldefinitionen, Anforderungsformate und Antwortschemas können sich ändern, wenn wir funktionen verbessern.
Der Remote-Power BI MCP-Server ist keine herkömmliche REST-API. Greifen Sie über MCP-kompatible Agents und Frameworks darauf zu, anstatt direkte HTTP-Aufrufe zu tätigen. Der Server implementiert die Model Context Protocol-Spezifikation, die eine standardisierte Schnittstelle für KI-Agents zum Ermitteln und Aufrufen von Tools bereitstellt.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie das geht:

Herstellen einer Verbindung mit dem Remote-Power BI MCP-Server in Visual Studio Code
Verbinden von GitHub Copilot mit Ihren Power BI-Semantikmodellen
Überprüfen der Verbindung mit Testabfragen

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie folgendes haben:

Administratorgenehmigung – Ihr Power BI-Administrator muss die Mandanteneinstellung aktivieren: "Benutzer können den Power BI Model Context Protocol-Serverendpunkt (Vorschau)" verwenden.
Visual Studio Code - VS-Code herunterladen
GitHub Copilot - Aktivieren von GitHub Copilot in VS Code
Zugriff auf semantisches Modell – Erstellen von Berechtigungen für mindestens ein Power BI-Semantikmodell
(Empfohlen) Optimierte Modelle - Bereiten Sie Ihre semantischen Modelle auf KI vor, um die Qualität der Abfragegenerierung zu verbessern.

Einrichten in VS Code

Der Remote-Power BI MCP-Server ist verfügbar unter:

https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/powerbi

Schnelle Installation (empfohlen)

Die einfachste Möglichkeit zum Konfigurieren des Servers ist die Verwendung des Ein-Klick-Installers:

Power BI MCP-Server installieren (remote)

Dadurch wird der MCP-Server in den VS-Codeeinstellungen automatisch konfiguriert.

Manuelle Installation

Um den Server manuell zu konfigurieren, fügen Sie der MCP-Konfigurationsdatei Folgendes hinzu:

{
    "servers": {
        "powerbi-remote": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/powerbi"
        }
    }
}

Weitere Informationen:MCP-Server in VS Code

Ihre Verbindung testen

Überprüfen Sie nach der Konfiguration, ob das Setup funktioniert:

Starten des MCP-Servers in VS Code
- Öffnen Sie das MCP-Server-Panel
- Stellen Sie sicher, dass der Power BI MCP-Server als verbunden angezeigt wird.
GitHub Copilot öffnen
1. Starten des Chatfensters in VS Code
2. Aktivieren des Agentmodus
Bereitstellen der Semantikmodell-ID
1. Abrufen der Semantikmodell-ID aus dem Power BI-Dienst (siehe Suchen der semantischen Modell-ID)
2. Teilen Sie die ID mit Copilot in Ihrer Unterhaltung
Eine Frage stellen
- Beispiel: "Welche Tabellen befinden sich in diesem semantischen Modell?"
- Beispiel: "Anzeigen der top 10 Produkte nach Verkauf"
Autorisieren des Tools
1. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, erlauben Sie Copilot, das MCP-Servertool zu verwenden
2. Authentifizieren mit Ihren Microsoft-Anmeldeinformationen bei Bedarf
Überprüfen der Antwort
- Copilot fragt Ihr Modell ab und gibt Ergebnisse zurück.

Tipp

Um optimale Abfrageergebnisse zu erzielen, bereiten Sie Ihre semantischen Modelle auf KI vor, indem Sie KI-Anweisungen und überprüfte Antworten hinzufügen.

Problembehandlung:Verwalten von MCP-Servern in VS Code

Verfügbare Tools

Der MCP-Server stellt die folgenden Tools bereit, mit denen KI-Agents aufgerufen werden können.

Abfrage ausführen

Führt eine DAX-Abfrage für ein semantisches Modell aus und gibt die Ergebnisse an den KI-Agent zurück.

Erforderliche Eingaben:

Semantikmodell-ID
DAX-Abfrageausdruck

Berechtigungen:

Benutzer müssen mindestens über Buildberechtigungen für das semantische Modell verfügen.
Abfragen werden im Kontext des authentifizierten Benutzers ausgeführt

Sicherheitsüberlegungen:

Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) wird bei der Benutzerauthentifizierung angewandt.
RLS wird derzeit nicht unterstützt, wenn die Dienstprinzipalauthentifizierung verwendet wird.

Siehe auch:Execute Queries REST API

Semantisches Modellschema abrufen

Ruft umfassende Metadaten für ein Power BI semantischen Modell ab, einschließlich Tabellen, Spalten, Measures, Beziehungen und alle KI-optimierten Metadaten, die der Modellautor konfiguriert hat. Verwenden Sie dieses Tool, um die DAX-Abfragegenerierung auf der Struktur des Modells zu basieren und von Autoren bereitgestellte Hinweise sichtbar zu machen, die die Genauigkeit der Abfragen verbessern.

Erforderliche Eingabe: Semantikmodell-ID

Was ist enthalten:

Tabellen, Spalten, Measures und Beziehungen
Datentypen und Hierarchien
Copilot-Tooling-Metadaten helfen, wenn sie konfiguriert sind, Copilot zu den richtigen Daten im Modell zu führen, liefern mehr Kontext zu Ihrem Modell und tragen dazu bei, die Qualität der Copilot-Ausgabe zu verbessern.

Abrufen von Berichtsmetadaten

Ruft das allgemeine Schema eines Power BI Berichts ab, einschließlich Arbeitsbereichsinformationen, Semantikmodelldetails, Seiten, visuelle Informationen und Filter. Berichte zeigen, wie das semantische Modell in der Praxis verwendet wird, und kann den beabsichtigten Kontext, beziehungen und Filterlogik verdeutlichen, die die DAX-Abfragegenerierung unterstützen soll. Verwenden Sie dieses Tool, um die DAX-Abfragegenerierung auf der Struktur des im Bericht verwendeten Modellschemas zu basieren und vom Autor bereitgestellte Hinweise verfügbar zu machen, die die Genauigkeit der Abfragen verbessern.

Erforderliche Eingabe: Berichts-ID

Was ist enthalten:

Seiten im Bericht, unabhängig davon, ob sie ausgeblendet sind
Visuelle Elemente mit gültigen Verweisen auf ein Modellschema, einschließlich Diagrammen, Tabellen, Matrizen, Slicern und Karten. Nicht-datenbezogene visuelle Elemente wie Interaktive Schaltflächen, Shapes, Bilder und Rechtecke werden ausgeschlossen.
Ausgeblendete Spalten und Kennzahlen, wenn sie in Visualisierungen verwendet werden
Visuelle Bindungen, die Felder visuellen Rollen zuordnen, z. B. Kategorie, Werte, Legende und QuickInfos
Textboxinhalt von jeder Seite

Grenzen:

Anforderungen schlagen fehl, wenn die Berichtsmetadaten die maximale unterstützte Größe überschreiten.

Abfrage generieren

Generiert optimierte DAX-Abfragen aus Aufforderungen in natürlicher Sprache mithilfe von Copilot in Power BI. Das Tool verwendet dasselbe DAX-Generierungsmodul wie Copilot für Power BI, um Abfragen zu erstellen, die den bewährten Methoden entsprechen.

Erforderliche Eingaben:

Semantikmodell-ID
Frage oder Aufforderung in natürlicher Sprache
Relevanter Schemakontext, der vom Agent bestimmt wird (Tabellen, Spalten, Measures)

Requirements:

Copilot-Lizenz für den Benutzer oder die Organisation

Note

Wenn Sie Copilot-Kapazität lieber nicht nutzen möchten, können Sie dieses Tool in der MCP-Clientkonfiguration deaktivieren und stattdessen über das LLM Ihres Clients direkt DAX generieren.

Finden Sie Ihre Semantikmodell-ID

So rufen Sie eine semantische Modell-ID aus dem Power BI-Dienst ab:

Anmelden bei Power BI
Navigieren Sie zum Arbeitsbereich, der Ihr semantisches Modell enthält.
Wählen Sie das semantische Modell aus, um die Detailseite zu öffnen.
Kopieren der Semantikmodell-ID aus der URL

Semantische Modell-URLs folgen diesem Format:

https://app.powerbi.com/groups/{workspaceId}/datasets/{semanticModelId}

Tipp

Speichern Sie häufig verwendete Modell-IDs so, dass Ihr Agent darauf zugreifen kann, z. B. in einer lokalen semantic-model-ids.json Datei oder in Anweisungsdateien für den Agenten.
Sie können semantische Modell-IDs auch programmgesteuert mithilfe der Power BI REST-API abrufen.

Einschränkungen und Überlegungen

Authentifizierung und Sicherheit

Sicherheit auf Zeilenebene (RLS): Wird derzeit nicht erzwungen, wenn die Service Principal-Authentifizierung verwendet wird. Wenn ein Dienstprinzipal Abfragen ausführt, hat er Zugriff auf alle Daten, auf die der Dienstprinzipal autorisiert ist. Überprüfen Sie sorgfältig die Sicherheitsauswirkungen, bevor Sie Agenten, die durch einen Dienstprincipal authentifiziert sind, für Endbenutzer verfügbar machen.
Mandanteneinstellungen: Administratoren müssen "Benutzer können den Power BI Model Context Protocol-Serverendpunkt (Vorschau)" für Ihre Organisation aktivieren.

Abfragegenerierung

Komplexer DAX: Hochkomplexe Berechnungen oder geschachtelte Logik übersetzen möglicherweise nicht perfekt aus Aufforderungen in natürlicher Sprache.
Modelloptimierung: Die Qualität der Abfragegenerierung verbessert sich erheblich, wenn Sie Ihre Daten auf KI vorbereiten.

Performance

Auswirkungen des Modellentwurfs: Die Leistung der Abfrageausführung hängt vom Entwurf, der Größe und der Optimierung des semantischen Modells ab.
Große Schemas: Modelle mit Hunderten von Tabellen oder Tausenden von Spalten können zu großen Schemanutzlasten führen.
Abfragekomplexität: Komplexe DAX-Abfragen können länger dauern, um sie zu generieren und auszuführen.

Kontext und Unterhaltung

Grenzwerte für Kontextfenster: Es gibt Beschränkungen, wie viel Kontext über Unterhaltungen hinweg verwaltet werden kann, je nach dem VON Ihrem MCP-Client verwendeten KI-Modell.
Zustandslose Abfragen: Jede Abfrage wird unabhängig ausgeführt. Der Server behält den Abfragestatus zwischen Anfragen nicht bei.

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Last updated on 2026-06-11