msfabric-mcp

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para Microsoft Fabric, sobre stdio, en Python.

Proporciona a un agente una única conexión que alcanza ambas mitades de Fabric:

• el plano de control, a través de la API REST pública en api.fabric.microsoft.com/v1 (espacios de trabajo, elementos, almacenes de lago, almacenes de datos, cuadernos, el programador de trabajos), y

• el plano de datos, a través del punto de conexión de análisis de SQL de un almacén de datos o almacén de lago, detrás de una protección de solo lectura en lista de permitidos.

Además, DAX opcional contra un modelo semántico de Power BI.

Solo lectura de forma predeterminada. Las escrituras se rechazan a menos que el operador establezca FABRIC_ALLOW_WRITES, e incluso entonces UPDATE y DELETE deben llevar un WHERE.

• Paquete: msfabric-mcp en PyPI

• Repositorio: https://github.com/NawafSheikh/fabric-mcp

• Nombre en el registro de MCP: io.github.nawafsheikh/msfabric-mcp

• Licencia: MIT

Posicionamiento honesto

Fabric MCP es un estante abarrotado a fecha de 2026-08-22. Esto es lo que ya existe y en qué se diferencia este. Nada de lo siguiente afirma que los demás sean malos.

Dónde se sitúa msfabric-mcp:

1. Un solo servidor en ambos planos. El servidor MCP principal de Microsoft es solo del plano de control; todavía necesitas una segunda cosa para ejecutar una consulta. Aquí, list_items y run_sql viven en el mismo proceso y con la misma credencial.

2. Stdio local, sin inscripción a la vista previa. Los servidores de Microsoft son remotos y están en vista previa. Esto se ejecuta en tu máquina contra la API REST de disponibilidad general, por lo que funciona en cualquier inquilino en el que ya puedas iniciar sesión.

3. La protección es el producto. run_sql es una lista de permitidos, no una lista de bloqueados: una instrucción solo se ejecuta cuando se clasifica positivamente como lectura (o como escritura permitida con las escrituras habilitadas). Primero se eliminan los comentarios, se rechazan los lotes de instrucciones y la ejecución de procedimientos, OPENROWSET/OPENQUERY, GRANT/REVOKE, BACKUP/RESTORE y SHUTDOWN se rechazan en todos los modos.

4. Salida limitada. Cada conjunto de resultados está limitado en filas y en ancho de celda, y dice cuándo se truncó, para que un SELECT * amplio no pueda inundar una ventana de contexto.

Si solo necesitas la navegación del plano de control dentro de un inquilino que tenga la vista previa habilitada, usa el servidor MCP principal de Microsoft; es de primera parte y siempre seguirá el ritmo de la API más rápido. Usa este cuando quieras SQL y trabajos en el mismo servidor, localmente, con un valor predeterminado estricto de solo lectura.

Related MCP server: Databricks MCP Server

Instalar

pip install msfabric-mcp

El acceso a SQL necesita un controlador. Elige uno:

pip install "msfabric-mcp[sql]"     # pyodbc, plus ODBC Driver 18 for SQL Server
pip install "msfabric-mcp[mssql]"   # mssql-python, no external ODBC manager

• pyodbc necesita ODBC Driver 18 for SQL Server instalado por separado (17 también funciona). El token de Entra se pasa con el atributo de conexión SQL_COPT_SS_ACCESS_TOKEN (1256).

• mssql-python es el controlador de Microsoft, necesita Python 3.10+, instala su capa de conectividad con la rueda, y es compatible con Fabric Data Warehouse y el punto de conexión de análisis de SQL de Lakehouse.

Las herramientas REST no necesitan ninguno de los dos controladores. Puedes ejecutar el servidor sin ninguna configuración de SQL y aun así explorar espacios de trabajo, elementos y trabajos.

Requiere Python 3.11 o posterior.

Configurar

Todo proviene de variables de entorno. Nada sobre un inquilino, espacio de trabajo, almacén de datos o host está compilado en el paquete. Consulta .env.example.

Autenticación

Tres modos, todos basados en azure-identity.

1. DefaultAzureCredential (el predeterminado). No establezcas nada. La cadena de credenciales recoge una sesión de az login, un inicio de sesión de VS Code, una identidad administrada o la entidad de servicio de entorno AZURE_CLIENT_ID / AZURE_TENANT_ID / AZURE_CLIENT_SECRET estándar.

az login

2. Entidad de servicio. Establece las tres y el modo se deduce:

La entidad de servicio debe agregarse al espacio de trabajo con los roles de Administrador, Miembro o Colaborador, y la configuración de inquilino Las entidades de servicio pueden llamar a las API públicas de Fabric debe estar activada.

3. Código de dispositivo, para una máquina sin interfaz gráfica o una sesión SSH:

FABRIC_AUTH_MODE=device_code
FABRIC_CLIENT_ID=<a public client app registration>

Los tokens se almacenan en caché en memoria por ámbito y se actualizan dos minutos antes de que caduquen. Nunca se escriben en el disco, nunca se registran y nunca aparecen en ningún mensaje de error que devuelva el servidor.

Ámbito y SQL

Seguridad

Ningún secreto se imprime jamás. health informa si un id. de inquilino, id. de cliente y secreto están configurados, nunca sus valores, y los mensajes de error llevan una clase de excepción y un breve detalle del servicio con la cadena de consulta eliminada.

Configuración del cliente

Claude Desktop, Claude Code o cualquier cliente MCP stdio:

{
  "mcpServers": {
    "fabric": {
      "command": "msfabric-mcp",
      "env": {
        "FABRIC_WORKSPACE_ID": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
        "FABRIC_SQL_ENDPOINT": "your-endpoint.datawarehouse.fabric.microsoft.com",
        "FABRIC_SQL_DATABASE": "your_warehouse"
      }
    }
  }
}

No pongas FABRIC_CLIENT_SECRET en un archivo de configuración que viva en un repositorio. Usa az login, una identidad administrada o un administrador de secretos que inyecte la variable en el proceso del servidor.

Herramientas

Los argumentos de Notebook y lakehouse aceptan o un nombre para mostrar o un id; un nombre se resuelve mediante list_items sobre la marcha.

La protección SQL, en detalle

run_sql acepta una sentencia por llamada, con los comentarios eliminados antes de tomar cualquier decisión. Después:

• Empieza por SELECT o WITH y no contiene SELECT ... INTO ni FOR UPDATE: se clasifica como lectura, siempre permitida.

• Empieza por INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE, o es un SELECT ... INTO: se clasifica como escritura. Se rechaza a menos que FABRIC_ALLOW_WRITES esté definida. UPDATE y DELETE además requieren una cláusula WHERE incluso cuando las escrituras están habilitadas.

• Cualquier otra cosa: se rechaza, porque no coincide con ninguna de las dos formas.

• EXEC/EXECUTE, sp_*, OPENROWSET, OPENDATASOURCE, OPENQUERY, BULK INSERT, GRANT, REVOKE, DENY, BACKUP, RESTORE, SHUTDOWN, RECONFIGURE: se rechazan en todos los modos.

• Varias sentencias separadas por ;: se rechazan, de modo que cada una se pueda juzgar por separado.

Los nombres de tabla y de esquema proporcionados a describe_table se validan como identificadores simples y la búsqueda en sí está parametrizada; un nombre no puede incluir/materializar SQL.

Esto es una protección contra los fallos de un agente, no sustitutiva de los permisos. Concede a la identidad el mínimo acceso que necesite; el rol del área de trabajo y los permisos de los objetos propios del warehouse siguen siendo el límite real.

Notas sobre execute_dax

Usa el endpoint JSON executeQueries en lugar de la más reciente Arrow executeDaxQueries, porque executeQueries funciona en capacidades Pro, PPU y de Premium/Fabric y no necesita una biblioteca Arrow. Su ese techo documentado es de 100,000 filas y 1,000,000 valores por consulta; FABRIC_MAX_ROWS se aplica encima de eso. La configuración de inquilino Dataset Execute Queries REST API debe estar habilitada, y el llamador necesita permiso de Build sobre el modelo semántico. Solo se aceptan consultas EVALUATE y DEFINE.

Qué toca

• HTTPS saliente hacia api.fabric.microsoft.com, api.powerbi.com y Microsoft Entra para los tokens.

• TDS saliente en el puerto 1433 hacia tu endpoint de análisis SQL, solo cuando se llama a una herramienta SQL y FABRIC_SQL_ENDPOINT está definida. Encrypt=yes, TrustServerCertificate=no.

• No escribe en el sistema de archivos local. No telemetría. No requiere de servicios de terceros.

Desarrollo

git clone https://github.com/NawafSheikh/fabric-mcp
cd fabric-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytest
python -m build

Toda la suite de pruebas se ejecuta sin red, sin un inquilino de Fabric y sin driver ODBC instalado: las llamadas REST pasan por un httpx.MockTransport, y la capa SQL usa una conectividad de fábrica inyectable que las pruebas rellenan con una conexión simulada compatible con DB-API.

Contribución

Se aceptan issues y pull requests en https://github.com/NawafSheikh/fabric-mcp/issues.

Fuentes

Verificado el 2026-08-22.

• Fabric REST API: Items

• Fabric REST API: List Workspaces

• Fabric REST API: Job Scheduler

• Manage and execute notebooks in Fabric with APIs

• Manage a lakehouse with the REST API (List Tables)

• OneLake catalog and Fabric REST APIs

• mssql-python support lifecycle (Fabric endpoints)

• Microsoft Python Driver for SQL Server

• Azure Identity client library for Python

• Power BI: Execute Queries

• Power BI: Execute DAX Queries (Arrow) overview

• Fabric Core MCP Server tools reference

• Remote Power BI MCP server