Smileset Fabric MCP Reader

Microsoft结构SQL分析端点–只读MCP服务器

A. 模型上下文协议（MCP） 服务器 为AI助手（Claude Desktop、Cowork或任何MCP客户端）提供只读SQL 访问Microsoft Fabric SQL Analytics端点。

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目录

1. 架构概述
2. 在Azure Entra ID中注册服务主体
3. 在Microsoft Fabric中授予只读访问权限
4. 安装依赖项
5. 配置凭据
6. 在本地运行并验证连接
7. 连接克劳德桌面或协作
9. 暴露的MCP工具
10. 安全模型

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架构概述

Claude / Cowork
      │
      │  MCP stdio transport
      ▼
  server.py  (this repo)
      │
      │  pyodbc + AAD token
      ▼
Microsoft Fabric SQL Analytics Endpoint

服务器使用 stdio传输，这意味着MCP客户端将其作为 子进程通过stdin/stdout进行处理和通信。没有web服务器或开放端口 是必需的。

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1.在Azure Entra ID中注册服务主体

1. 打开 Azure门户 并导航到

微软Entra ID→ 应用程序注册→ 新注册.

1. 给它一个描述性的名字（例如。 fabric-mcp-reader).
2. 离开 重定向URI 空白并单击 注册.
3. 上 概述 第页，注意 应用程序（客户端）ID 和

目录（租户）ID --这些进入你的 .env.

1. 首选 证书和秘密→ 新客户机密，选择一个到期日，以及

复制 价值 立即（仅显示一次）。

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2.在Microsoft Fabric中授予只读访问权限

Microsoft Fabric在工作区和项目级别控制数据访问。这 服务主体需求：

2a。工作区查看器角色

1. 打开Fabric工作区。
2. 点击 管理访问 （右上）。
3. 搜索上面创建的应用程序注册名称。
4. 分配 观众 角色和保存。

2b。SQL级只读权限

对于大多数结构仓库来说，仅查看器角色就足够了。更精细 控制、连接高权限帐户并执行：

-- Replace  with the name of your app registration.
CREATE USER [] FROM EXTERNAL PROVIDER;
ALTER ROLE db_datareader ADD MEMBER [];

重要提示： 做 不 分配 db_owner, db_datawriter，或任何DDL 角色。MCP服务器也仅在应用层强制执行SELECT，但是 深度防御从数据库级别开始。

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3.安装依赖项

先决条件

• Python 3.10或更高版本
• SQL Server的ODBC驱动程序18

安装在将运行服务器的计算机上。

# Verify ODBC driver is installed (Linux / macOS)
odbcinst -q -d | grep -i "ODBC Driver 18"

# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt

Linux–ODBC驱动程序18快速安装（Debian/Ubuntu）

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | sudo apt-key add -
curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/22.04/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

macOS

brew tap microsoft/mssql-release https://github.com/Microsoft/homebrew-mssql-release
brew install msodbcsql18

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4.配置凭据

cp .env.example .env

编辑 .env 并填写五个值：

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5.在本地运行并验证连接

# Quick smoke-test: list tables via the CLI inspector
python -m mcp dev server.py

MCP检查器在浏览器中打开。在 工具 选项卡，呼叫 list_tables --您应该看到Fabric表以JSON格式返回。

或者，直接运行服务器并通过管道发送测试消息：

python server.py

该过程启动并在stdin上等待MCP消息（正常行为 stdio传输）。按Ctrl-C停止。

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6.连接克劳德桌面或协作

克劳德桌面(claude_desktop_config.json)

找到配置文件：

• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

在下面添加服务器 mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "fabric-sql": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/smileset-fabric-mcp-reader/server.py"],
      "env": {
        "FABRIC_SQL_ENDPOINT": "yourworkspace.datawarehouse.fabric.microsoft.com",
        "FABRIC_DATABASE": "YourWarehouse",
        "AZURE_TENANT_ID": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
        "AZURE_CLIENT_ID": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
        "AZURE_CLIENT_SECRET": "your-secret"
      }
    }
  }
}

小贴士：如果你喜欢保守秘密 .env，省略 env 阻止并确保 .env 存在于项目目录中-- python-dotenv 加载它 启动时自动。

重新启动克劳德桌面。工具 list_tables, describe_table, run_query, 和 get_schema_overview 应出现在工具选择器中。

同事

在Cowork的MCP设置中，添加新的 标准 服务器：

• 命令： python /absolute/path/to/server.py
• 工作目录： /absolute/path/to/smileset-fabric-mcp-reader

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7.在Azure虚拟机或Docker上部署

Azure虚拟机

# On the VM (Ubuntu 22.04 example)
git clone https://github.com/your-org/smileset-fabric-mcp-reader.git
cd smileset-fabric-mcp-reader
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env && nano .env  # fill in credentials
python server.py  # or use systemd / supervisord

使用SSH端口转发或共享端口将MCP客户端指向VM的路径 文件系统挂载。

码头工人

FROM python:3.12-slim

# Install ODBC Driver 18
RUN apt-get update && apt-get install -y curl gnupg2 && \
    curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | apt-key add - && \
    curl https://packages.microsoft.com/config/debian/12/prod.list \
      > /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list && \
    apt-get update && ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsql18 && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY server.py .
# .env is mounted at runtime – do not COPY it into the image
CMD ["python", "server.py"]

docker build -t fabric-mcp-reader .
docker run --rm -i --env-file .env fabric-mcp-reader

容器从stdin读取并写入stdout，与stdio匹配 MCP客户端期望的传输。

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暴露的MCP工具

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安全模型

• 应用层： 传递给的每个SQL字符串 run_query 之前已解析

执行。第一个有意义的关键字不是的任何语句 SELECT 或 WITH （CTE）因描述错误而被拒绝。嵌入式写入关键字 (INSERT, UPDATE, DELETE, DROPCTE内的其他部分（如管道、管道、管道等）也被堵塞。

• 数据库层： 服务主体仅被分配 db_datareader

角色（以及可选的工作区查看器角色）。即使应用层 如果绕过保护，数据库将拒绝写入操作。

• 资格证书： 秘密从来不是硬编码的。它们是从 .env

（本地）或来自环境变量（CI/CD、Docker、VM）。确保 .env 是 在 .gitignore.

• 无原始堆栈痕迹： 所有错误都会被捕获并以人类可读的方式返回

消息，这样内部连接细节就不会泄露给LLM。