msfabric-mcp

Сервер Model Context Protocol для Microsoft Fabric через stdio на Python.

Он даёт агенту одно соединение, которое охватывает обе половины Fabric:

• плоскость управления — через публичный REST API по адресу api.fabric.microsoft.com/v1 (рабочие области, элементы, lakehouse, warehouse, блокноты, планировщик заданий), и

• плоскость данных — через SQL analytics endpoint хранилища или lakehouse, за механизмом защиты read-only на основе разрешённого списка.

Плюс опциональный DAX по семантическим моделям Power BI.

По умолчанию доступ только на чтение. Операции записи отклоняются, если оператор не задал FABRIC_ALLOW_WRITES, и даже в этом случае у UPDATE и DELETE обязательно должен быть WHERE.

• Пакет: msfabric-mcp на PyPI

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

• Имя в реестре MCP: io.github.nawafsheikh/msfabric-mcp

• Лицензия: MIT

Честное позиционирование

В нише Fabric MCP по состоянию на 2026-08-22 уже тесно. Вот что уже существует и чем отличается этот сервер. Ниже нет утверждения, что остальные плохие.

Где находится msfabric-mcp:

1. Один сервер для обеих плоскостей. Сервер Microsoft Core MCP охватывает только плоскость управления; вам всё равно нужно что-то ещё для выполнения запроса. Здесь list_items и run_sql живут в одном процессе и с одними учётными данными.

2. Локальный stdio, без регистрации в предварительной версии. Серверы Microsoft удалены и находятся в предварительной версии. Этот работает на вашей машине с общедоступным REST API, поэтому он работает в любом тенанте, куда вы уже можете войти.

3. Ограничитель и есть продукт. run_sql — это разрешённый список, а не запрещённый: инструкция выполняется только тогда, когда она однозначно классифицируется как чтение (или как разрешённая запись при включённых записях). Сначала удаляются комментарии, пакеты инструкций отклоняются, а выполнение процедур, OPENROWSET/OPENQUERY, GRANT/REVOKE, BACKUP/RESTORE и SHUTDOWN отключions в любом режиме.

4. Ограниченный вывод. Каждый результирующий набор ограничен по строкам и по ширине ячеек и сообщает, когда был усечён, поэтому широкий SELECT * не может переполнить контекстное окно.

Если вам нужно только просматривать плоскость управления в тенанте со включённой предварительной версией, используйте сервер Microsoft Core MCP; это официальный продукт Microsoft, и он всегда будет быстрее отслеживать развитие API. А этот используйте, когда хотите SQL и задания в одном сервере, локально, с жёстким read-only по умолчанию.

Related MCP server: Databricks MCP Server

Установка

Для доступа к SQL нужен драйвер. Выберите один:

pip install msfabric-mcp

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 требует отдельно установленный ODBC Driver 18 for SQL Server (17-я версия тоже подойдёт). Токен Entra передаётся через атрибут подключения SQL_COPT_SS_ACCESS_TOKEN (1256).

• mssql-python — собственный драйвер Microsoft, требует Python 3.10+, устанавливает свой connect-слой вместе с wheel и поддерживает Fabric Data Warehouse и SQL analytics endpoint для Lakehouse.

Роут-инструментам, работающим с REST API, не нужен ни один из драйверов. Вы можете запустить сервер вообще без настройки SQL и всё равно просматривать рабочие области, элементы и задания.

Требуется Python 3.11 или новее.

Конфигурация

Всё берётся из переменных окружения. Ничего о номере тенанта, рабочей области, warehouse или хосте в пакет не зашито. Смотрите .env.example.

Аутентификация

Три режима, все построены на azure-identity.

1. DefaultAzureCredential (по умолчанию). Ничего задавать не нужно. Цепочка учётных данных подхватывает сессию az login, вход в VS Code, управляемое удостоверение или стандартный сервисный principal из переменных окружения AZURE_CLIENT_ID / AZURE_TENANT_ID / AZURE_CLIENT_SECRET.

az login

2. Сервисный principal. Устанавливаете все три переменные — режим определяется автоматически:

Сервисному принципалу должна быть назначена роль Admin, Member или Contributor в рабочей области, а параметр тенанта Service principals can call Fabric public APIs должен быть включён.

3. Код устройства — для машины без монитора или SSH-сессии:

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

Токены кэшируются в памяти по областям и обновляются за две минуты до их истечения. Они никогда не записываются на диск, не попадают в журналы и не появляются в сообщениях об ошибках, которые возвращает сервер.

Область и SQL

Безопасность

Никакие секреты никогда не отправляются на печать. health сообщает налажены ли Идентификатор тенанта, идентификатор клиента и секрет, но никогда их значения, а сообщения об ошибках содержат класс исключения и короткую деталь сервиса с удалённой строкой запроса.

Конфигурация клиента

Claude Desktop, Claude Code или любой stdio MCP-клиент:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Не кладите FABRIC_CLIENT_SECRET в конфигурационный файл, лежащий в репозитории. Используйте az login, управляемое удостоверение или менеджера секретов, который внедряет переменную в процесс сервера.

Инструменты

Аргументы блокнота и lakehouse принимают либо отображаемое имя, либо идентификатор; имя разрешается через list_items на лету.

Защита SQL

run_sql принимает одно выражение за вызов, комментарии удаляются до принятия решения. Затем:

• Начинается с SELECT или WITH и не содержит SELECT ... INTO или FOR UPDATE: классифицируется как чтение, всегда разрешено.

• Начинается с INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE или является SELECT ... INTO: классифицируется как запись. Отклоняется, если не установлен FABRIC_ALLOW_WRITES. UPDATE и DELETE дополнительно требуют предложения WHERE, даже если запись включена.

• Всё остальное: отклоняется, поскольку не соответствует ни одной форме.

• EXEC/EXECUTE, sp_*, xp_*, OPENROWSET, OPENDATASOURCE, OPENQUERY, BULK INSERT, GRANT, REVOKE, DENY, BACKUP, RESTORE, SHUTDOWN, RECONFIGURE: отклоняется в любом режиме.

• Несколько выражений, разделённых ;: отклоняется, чтобы каждое можно было оценивать отдельно.

Имена схемы и таблицы, передаваемые в describe_table, проверяются как обычные идентификаторы, а сам поиск параметризован, поэтому имя не может содержать SQL.

Это защита от ошибок агента, а не замена разрешений. Предоставьте субъекту минимально необходимый доступ; роль рабочей области и собственные разрешения объекта остаются реальной границей.

Примечания по execute_dax

Используется конечная точка JSON executeQueries вместо более новой стрелочной executeDaxQueries, поскольку executeQueries работает в Pro, PPU и Premium/Fabric емкостях и не требует библиотеки Arrow. Его документированный предел — 100 000 строк и 1 000 000 значений на запрос; поверх этого применяется FABRIC_MAX_ROWS. Настройка клиента Dataset Execute Queries REST API должна быть включена, а вызывающему требуется разрешение Build на семантической модели. Принимаются только запросы EVALUATE и DEFINE.

Что это затрагивает

• Исходящий HTTPS к api.fabric.microsoft.com, api.powerbi.com и Microsoft Entra для токенов.

• Исходящий TDS на порт 1433 к вашей конечной точке SQL, только когда вызывается SQL-инструмент и установлен FABRIC_SQL_ENDPOINT. Encrypt=yes, TrustServerCertificate=no.

• Никаких записей в локальную файловую систему. Никакой телеметрии. Никаких сторонних сервисов.

Разработка

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

Весь набор тестов выполняется без сети, без клиента Fabric и без драйвера ODBC: REST-вызовы проходят через httpx.MockTransport, а SQL-уровень использует инжектируемую фабрику соединений, которую тесты заполняют поддельным DB-соединением.

Участие

Принимаются вопросы и pull request'ы на https://github.com/NawafSheikh/fabric-mcp/issues.

Источники

Проверено 2026-08-22.

• Fabric REST API: Items

• Fabric REST API: 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