Этот MCP обеспечивает бесшовную интеграцию агента ИИ на базе Azure OpenAI с Microsoft Fabric Data Warehouse с использованием GraphQL. Он позволяет эффективно запрашивать и обновлять корпоративные данные, позволяя получать идеи и автоматизацию на основе ИИ в рамках инфраструктуры данных. Настройка включает серверные и клиентские компоненты, которые упрощают процесс подключения, настройки и обмена данными, делая корпоративные данные доступными для приложений ИИ.
Добавлено:
Создано:
Apr 14 2025
Этот MCP обеспечивает бесшовную интеграцию агента ИИ на базе Azure OpenAI с Microsoft Fabric Data Warehouse с использованием GraphQL. Он позволяет эффективно запрашивать и обновлять корпоративные данные, позволяя получать идеи и автоматизацию на основе ИИ в рамках инфраструктуры данных. Настройка включает серверные и клиентские компоненты, которые упрощают процесс подключения, настройки и обмена данными, делая корпоративные данные доступными для приложений ИИ.
Добавлено:
Created by:
Apr 14 2025
Laziz Turakulov
Рекомендуемые
Что такое Microsoft Fabric Data Warehouse GraphQL Integration?
MCP объединяет Azure OpenAI с Data Warehouse Microsoft Fabric через GraphQL, предоставляя двусторонний доступ к данным для агентов ИИ. Он включает серверные и клиентские приложения, которые динамически позволяют запрашивать, обновлять и управлять ресурсами корпоративных данных. Используя GraphQL, он абстрагирует сложные взаимодействия с данными, предлагая единый API для извлечения и манипуляции данными. Эта настройка поддерживает принятие решений на основе ИИ, автоматизацию и продвинутую аналитику данных, делая корпоративные данные легко доступными для моделей машинного обучения и агентов ИИ. Система настраивается через переменные окружения, позволяя гибкость развертывания в корпоративных средах и предоставляя удобный интерфейс для простой интерактивности и управления данными.
Кто будет использовать Microsoft Fabric Data Warehouse GraphQL Integration?
- Разработчики ИИ
- Инженеры данных
- Бизнес-аналитики
- IT-команды предприятий
Как использовать Microsoft Fabric Data Warehouse GraphQL Integration?
- Шаг 1: Создайте образец хранилища данных и сконфигурируйте API GraphQL в Microsoft Fabric.
- Шаг 2: Скопируйте URL-адрес конечной точки API GraphQL для конфигурации клиента.
- Шаг 3: Установите необходимые пакеты Python из requirements.txt в вашей среде.
- Шаг 4: Установите переменные окружения, включая базовый URL для Azure OpenAI и конечные точки GraphQL.
- Шаг 5: Запустите клиент MCP с помощью Python-скрипта и инициализируйте систему.
- Шаг 6: Используйте интерфейс Gradio для запроса и обновления данных в хранилище данных через агента ИИ.
Ключевые Особенности и Преимущества Microsoft Fabric Data Warehouse GraphQL Integration
Основные функции
- Запрос корпоративных данных с использованием GraphQL
- Обновление и управление ресурсами данных
- Интеграция с Azure OpenAI для обработки данных на основе ИИ
- Двусторонняя связь между агентом ИИ и хранилищем данных
Преимущества
- Упрощает интеграцию ИИ с корпоративными системами данных
- Позволяет выполнять запросы данных и обновления в реальном времени
- Обеспечивает универсальный уровень API через GraphQL
- Поддерживает автоматизацию и аналитику на основе ИИ
Основные Сценарии Использования и Приложения Microsoft Fabric Data Warehouse GraphQL Integration
- Аналитика и визуализация корпоративных данных
- Системы поддержки принятия решений на основе ИИ
- Автоматизированная генерация отчетов из хранилища данных
- Управление данными для приложений ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Microsoft Fabric Data Warehouse GraphQL Integration
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.