Skip to main content
Glama

Tejido MCP

Fabric MCP es un servidor MCP basado en Python para interactuar con las API de Microsoft Fabric. Proporciona utilidades para gestionar espacios de trabajo, almacenes, almacenes y tablas. (Se añadirán más funciones próximamente). Este proyecto está inspirado en el siguiente: https://github.com/Augustab/microsoft\_fabric\_mcp/tree/main

Características

  • Enumere espacios de trabajo, casas en el lago, almacenes y mesas.

  • Recupere esquemas y metadatos para tablas Delta.

  • Generar documentación de rebajas para tablas Delta.

Related MCP server: power-bi-mcp

Requisitos

Instalación

  1. Clonar el repositorio:

    git clone https://github.com/your-repo/fabric-mcp.git
    cd fabric-mcp
  2. Configure su entorno virtual e instale las dependencias:

    uv sync
  3. Instalar dependencias:

    pip install -r requirements.txt

Uso

Conectarse a MS Fabric

  • Ejecute el comando CLI de Azure para iniciar sesión:

    az login --scope https://api.fabric.microsoft.com/.default

Ejecutar el servidor MCP y conectarse a él mediante el inspector MCP

  • Ejecute el servidor MCP con el inspector expuesto para pruebas: bash uv run --with mcp mcp dev fabric_mcp.py Esto iniciará el servidor y expondrá el inspector en http://localhost:6274 .texto alternativo

Ejecutar el servidor MCP y conectarse a él mediante el inspector MCP

  • Para usar el servidor MCP con VSCode, puedes configurar una configuración de inicio en tu archivo launch.json :

    {
        //Existing configurations...
        "mcp": {
        "servers": {
            "ms-fabric-mcp": {
                "type": "stdio",
                "command": "<FullPathToProjectFolder>\\.venv\\Scripts\\python.exe ",
                "args": [
                    "<FullPathToProjectFolder>\\fabric_mcp.py"
                ]
            }
        }
    }
    }

    Esta configuración permite ejecutar y conectarse al servidor MCP directamente desde VSCode. Además, proporciona acceso a las herramientas:texto alternativo

  • Al utilizar el modo Agente en el chat de Copilot, puede acceder a las diferentes herramientas disponibles en el servidor MCP especificando el nombre de la herramienta con #, por ejemplo, #list_workspaces.

Herramientas disponibles

Las siguientes herramientas están disponibles a través del servidor MCP:

  • list_workspaces : enumera todos los espacios de trabajo de Fabric disponibles.

  • list_lakehouses(workspace) : enumera todas las casas en el lago en un espacio de trabajo específico.

  • list_warehouses(workspace) : enumera todos los almacenes en un espacio de trabajo específico.

  • list_tables(workspace, lakehouse) : enumera todas las tablas en un lakehouse especificado.

  • get_lakehouse_table_schema(workspace, lakehouse, table_name) : recupera el esquema y los metadatos de una tabla Delta específica.

  • get_all_lakehouse_schemas(workspace, lakehouse) : recupera esquemas y metadatos para todas las tablas Delta en un lakehouse.

  • set_lakehouse(workspace, lakehouse) : establece el contexto actual de lakehouse.

  • set_warehouse(workspace, warehouse) : establece el contexto del almacén actual.

  • set_workspace(workspace) : establece el contexto del espacio de trabajo actual.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • GibsonAI MCP server: manage your databases with natural language

  • Official Microsoft MCP Server to query Microsoft Entra data using natural language

  • MCP server for generating rough-draft project plans from natural-language prompts.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/datumnova/ms-fabric-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server