MCP Connector: Integrating AI agent with Data Warehouse in Microsoft Fabric

MCP Connector：Microsoft Fabric のデータウェアハウスと AI エージェントの統合

このリポジトリでは、Anthropic による AI エージェント向けのオープンな統合標準である Model Context Protocol（MCP）を使用して、Azure OpenAI を活用した AI エージェントを Microsoft Fabric のデータウェアハウスと統合する方法を紹介します。

MCP により、ツール、データリソース、プロンプトテンプレートを動的に検出でき（今後さらに追加予定です）、AI エージェントとの統合を一元化できます。GraphQL は、あらゆるデータに接続するための抽象化レイヤーを提供します。以下では、MCP と GraphQL を組み合わせて、AI エージェントがエンタープライズデータに双方向にアクセスできるようにする手順を詳しく説明します。

メモ

MCP サーバーのスクリプトでは、この例のために一部のクエリパラメーター値をハードコードしています。実際のシナリオでは、これらの値は動的に生成するか、取得します。

目次：

• パート 1：Microsoft Fabric バックエンドの構成
• パート 2：ローカルクライアント環境の構成
• パート 3：ユーザーエクスペリエンス - Gradio UI
• パート 4：YouTube のデモ動画

パート 1：Microsoft Fabric バックエンドの構成

1. Microsoft Fabric で、新しいアイテム -> サンプル ウェアハウス をクリックして、サンプルデータが事前に入力された新しいデータウェアハウスを作成します：
2. 次に、新しいアイテム -> GraphQL 用 API をクリックして、GraphQL API エンドポイントを作成します：
3. GraphQL API のデータ構成で、Trip (dbo.Trip) テーブルを選択します：
4. GraphQL API のエンドポイント URL をコピーします：

パート 2：ローカルクライアント環境の構成

1. 用意されている requirements.txt に記載された、必要な Python パッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt

2. MCP クライアントの環境変数を構成します：

変数	説明
AOAI_API_BASE	Azure OpenAI エンドポイントのベース URL
AOAI_API_VERSION	Azure OpenAI エンドポイントの API バージョン
AOAI_DEPLOYMENT	Azure OpenAI モデルのデプロイ名

3. AZURE_FABRIC_GRAPHQL_ENDPOINT 変数に、上記の手順 1.4 で取得した GraphQL エンドポイント URL を設定します。この値は、Microsoft Fabric への接続を確立するために MCP サーバーのスクリプトで使用されます：

変数	説明
AZURE_FABRIC_GRAPHQL_ENDPOINT	Microsoft Fabric の GraphQL API エンドポイント

パート 3：ユーザーエクスペリエンス - Gradio UI

1. コマンドプロンプトで MCP クライアントを起動します：

python MCP_Client_Gradio.py

2. システムを初期化 ボタンをクリックして MCP サーバーを起動し、AI エージェントを Microsoft Fabric の GraphQL API エンドポイントに接続します：
3. この MCP コネクタによって有効になる GraphQL の クエリ と ミューテーション を使用して、データウェアハウスのデータを取得したり、データを書き込んだりできるようになります：

パート 4：YouTube のデモ動画

この MCP コネクタの実際のデモは、こちらのYouTube 動画でご覧いただけます。