将模型上下文协议（MCP）与 Azure 数据资源管理器（ADX）群集集成，可以实时获取 AI 驱动的见解和作。 MCP 服务器通过 MCP 接口提供工具，允许 AI 代理或 AI 应用程序与 ADX 交互，以便可以轻松查询和分析数据。
模型上下文协议 （MCP）是一种协议，允许 AI 模型（如 Azure OpenAI 模型）与外部工具和资源交互。 MCP 使代理能够更轻松地查找、连接和使用企业数据。
注释
此功能处于预览状态。
使用 RTI 或 Azure MCP 服务器的最常见方案是从现有 AI 客户端（如 Cline、Claude 和 GitHub copilot）连接到它。 然后，AI 客户端可以使用可用的工具来使用自然语言访问 ADX 资源并与之交互。
例如，可以将 GitHub Copilot 代理模式与 RTI MCP 服务器配合使用来列出 KQL 数据库或在 ADX 群集上运行自然语言查询。
生成 AI 代理
MCP 对 Azure 数据资源管理器的支持是一个完整的开源 MCP 服务器集成。 它支持自然语言查询，并允许代理动态发现架构和元数据。 MCP 服务器可用于各种 AI 客户端，例如 GitHub Copilot、Cline 或 Claude Desktop。
可以使用以下 MCP 服务器将 AI 代理与 Azure 数据资源管理器集成和生成：
Fabric RTI MCP 服务器 （预览版） - 此服务器设计用于 ADX 群集或 Fabric Real-Time Intelligence （RTI） Eventhouse。 它为 AI 代理提供统一的接口，用于查询、推理和处理实时数据。
Azure MCP 服务器 （预览版） - Azure MCP 服务器允许你使用自然语言提示管理 Azure 数据资源管理器资源。 可以列出群集、查看数据库、查询数据等，而无需记住复杂的 Kusto 查询语言 （KQL） 语法。
建筑
MCP 服务器是系统的核心，充当 AI 代理和 ADX 数据源之间的桥梁。 代理将请求发送到 MCP 服务器，将请求转换为 ADX 查询。
通过此体系结构，可以构建模块化、可缩放且安全的智能应用程序，以响应实时信号。 MCP 使用客户端-服务器体系结构，因此 AI 应用程序可以有效地与外部工具进行交互。 该体系结构包括以下组件：
- MCP 主机：AI 模型运行的主机环境（如 GPT-4、Claude 或 Gemini）。
- MCP 客户端：中介服务将 AI 模型的请求转发到 MCP 服务器，如 GitHub Copilot、Cline 或 Claude Desktop。
- MCP 服务器：轻型应用程序通过自然语言 API、数据库公开特定功能。 例如，若要执行 KQL 查询，以便从 ADX 群集进行实时数据检索。
主要功能
Real-Time 数据访问：以秒为单位从 ADX 群集检索数据。
自然语言界面：用户或代理以纯英语或其他语言提问，系统将其转换为优化的查询（NL2KQL）。
架构发现：MCP 服务器显示架构和元数据，因此代理可以动态学习数据结构。
即插即用集成：由于标准化 API 和发现机制，MCP 客户端（如 GitHub Copilot、Claude 和 Cline）通过最少的设置连接到 RTI。
本地语言推理：使用首选语言处理数据。