Ms Fabric MCP Server

ms结构mcp服务器

](https://pypi.org/project/ms-fabric-mcp-server/)   

Microsoft Fabric的模型上下文协议（MCP）服务器。将结构操作（工作区、笔记本电脑、SQL、Livy、管道、作业）作为人工智能代理可以调用的MCP工具公开。

⚠️ 警告：此包装适用于 仅限开发环境 不应用于生产。它包括可以执行破坏性操作的工具（例如。， delete_item, delete_lakehouse_file, delete_activity_from_pipeline)并通过Livy Spark会话执行任意代码。执行前始终查看AI生成的工具调用。

快速开始

使用此MCP服务器的最快方法是 uvx:

uvx ms-fabric-mcp-server

安装

# Using uv (recommended)
uv pip install ms-fabric-mcp-server

# Using pip
pip install ms-fabric-mcp-server

# With SQL support (requires pyodbc)
pip install ms-fabric-mcp-server[sql]

# With OpenTelemetry tracing
pip install ms-fabric-mcp-server[sql,telemetry]

认证

用途 DefaultAzureCredential 从 azure-identity -不需要显式的凭据配置。这会自动尝试多种身份验证方法：

1. 环境凭据(AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET)
2. 托管身份（在Azure上运行时）
3. Azure CLI凭据(az login)
4. VS代码凭据
5. Azure PowerShell凭据

不需要特定于结构的身份验证环境变量 -只有通过上述任何方法进行身份验证，它才有效。

用法

VS代码集成

添加到您的VS代码MCP设置(.vscode/mcp.json 或用户设置）：

{
  "servers": {
    "MS Fabric MCP Server": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["ms-fabric-mcp-server"]
    }
  }
}

Claude桌面集成

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "fabric": {
      "command": "uvx",
      "args": ["ms-fabric-mcp-server"]
    }
  }
}

食品法典整合

添加到您的Codex config.toml:

[mcp_servers.ms_fabric_mcp]
command = "uvx"
args = ["ms-fabric-mcp-server"]

独立运行

# Using uvx (no installation needed)
uvx ms-fabric-mcp-server

# Direct execution (if installed)
ms-fabric-mcp-server

# Via Python module
python -m ms_fabric_mcp_server

# With MCP Inspector (development)
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx ms-fabric-mcp-server

日志记录和调试（可选）

MCP stdio服务器必须将协议流量保持在stdout上，因此重定向 标准错误 以捕获日志。 赋予代理对日志文件的读取权限是调试故障的有效方法。 您还可以设置 AZURE_LOG_LEVEL （Azure SDK）和 MCP_LOG_LEVEL （服务器）控制冗长。

VS代码（Bash）：

{
  "servers": {
    "MS Fabric MCP Server": {
      "type": "stdio",
      "command": "bash",
      "args": [
        "-lc",
        "LOG_DIR=\"$HOME/mcp_logs\"; LOG_FILE=\"$LOG_DIR/ms-fabric-mcp-$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log\"; uvx ms-fabric-mcp-server 2> \"$LOG_FILE\""
      ],
      "env": {
        "AZURE_LOG_LEVEL": "info",
        "MCP_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

VS代码（PowerShell）：

{
  "servers": {
    "MS Fabric MCP Server": {
      "type": "stdio",
      "command": "powershell",
      "args": [
        "-NoProfile",
        "-Command",
        "$logDir=\"$env:USERPROFILE\\mcp_logs\"; New-Item -ItemType Directory -Force -Path $logDir | Out-Null; $ts=Get-Date -Format yyyyMMdd_HHmmss; $logFile=\"$logDir\\ms-fabric-mcp-$ts.log\"; uvx ms-fabric-mcp-server 2> $logFile"
      ],
      "env": {
        "AZURE_LOG_LEVEL": "info",
        "MCP_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

程序化使用（库模式）

from fastmcp import FastMCP
from ms_fabric_mcp_server import register_fabric_tools

# Create your own server
mcp = FastMCP("my-custom-server")

# Register all Fabric tools
register_fabric_tools(mcp)

# Add your own customizations...

mcp.run()

配置

环境变量（所有可选变量都有合理的默认值）：

复制 .env.example 到 .env 并根据需要进行定制。

可用工具

服务器提供 57个核心工具，与 3个附加SQL工具 安装时 [sql] 额外（共60个）。

SQL工具（可选）

SQL工具需要 pyodbc 以及用于SQL Server的Microsoft ODBC驱动程序（驱动程序18或17——服务会自动检测已安装的驱动程序，并首选驱动程序18；设置 FABRIC_ODBC_DRIVER 覆盖）：

# Install with SQL support
pip install ms-fabric-mcp-server[sql]

# On Ubuntu/Debian, install the ODBC driver first:
curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | sudo apt-key add -
curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/$(lsb_release -rs)/prod.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list
sudo apt-get update
sudo ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsql18  # or msodbcsql17

如果 pyodbc 如果不可用，服务器将启动57个工具（SQL工具已禁用）。

发展

# Clone and install with dev dependencies
git clone https://github.com/your-org/ms-fabric-mcp-server.git
cd ms-fabric-mcp-server
pip install -e ".[dev,sql,telemetry]"

# Run tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov

# Format code
black src tests
isort src tests

# Type checking
mypy src

集成测试

集成测试针对实时结构资源运行，并可选择加入。

要在本地开始，请复制示例env文件：

cp .env.integration.example .env.integration

所需的环境变量：

• FABRIC_INTEGRATION_TESTS=1
• FABRIC_TEST_WORKSPACE_NAME
• FABRIC_TEST_LAKEHOUSE_NAME
• FABRIC_TEST_SQL_DATABASE

可选的管道复制输入：

• FABRIC_TEST_SOURCE_CONNECTION_ID
• FABRIC_TEST_SOURCE_TYPE
• FABRIC_TEST_SOURCE_SCHEMA
• FABRIC_TEST_SOURCE_TABLE
• FABRIC_TEST_DEST_CONNECTION_ID
• FABRIC_TEST_DEST_TABLE_NAME （可选覆盖；默认为源表名）

运行集成测试：

FABRIC_INTEGRATION_TESTS=1 pytest

笔记：

• SQL测试需要 pyodbc 以及SQL Server ODBC驱动程序。
• 当缺少可选依赖项或环境变量时，测试可能会跳过。
• 这些测试使用实时Fabric资源，可能会产生成本或副作用。

许可证

麻省理工学院