pbi-mcp-remote
Remote and centralized MCP server that enables AI models to interact with Microsoft Fabric (workspaces and items) via the Fabric Core REST API, using delegated OAuth 2.1 authentication with Microsoft Entra ID so each user's permissions and restrictions are respected.
README
pbi-mcp-remote
Servidor MCP (Model Context Protocol) remoto y centralizado, en Node.js, que expone herramientas para que modelos de IA interactúen con Microsoft Fabric (workspaces e items: Lakehouse, Warehouse, Notebook, DataPipeline, SemanticModel, Report, etc.) a través de la Fabric Core REST API.
Autenticación: OAuth 2.1 delegado con Microsoft Entra ID. Cada usuario final se loguea con su propia cuenta; el servidor usa el token delegado de ese usuario para llamar a Fabric, por lo que hereda exactamente los permisos y restricciones que ya tiene configurados en Fabric (RBAC de workspace, sensitivity labels, etc.). No se usa ninguna identidad de aplicación compartida para acceder a datos de Fabric.
Alcance actual: Fabric Core REST API (workspaces e items) y Power BI REST API clásica (datasets, reports, dashboards, gateways). Fuera de alcance por ahora: SQL endpoints de Lakehouse/Warehouse, orquestación de jobs/pipelines.
Fabric y Power BI son audiencias distintas de Entra ID (api.fabric.microsoft.com vs
analysis.windows.net/powerbi/api), así que el servidor mantiene un access token cacheado por recurso, ambos
derivados del mismo refresh token de la sesión del usuario — ver "Arquitectura" para el detalle.
Arquitectura
El servidor actúa simultáneamente como:
- Authorization Server de cara a los clientes MCP (Claude, MCP Inspector, etc.): expone
/.well-known/oauth-authorization-server,/authorize,/token,/register. - Proxy hacia Entra ID: es el único componente que habla directamente con Entra (App Registration fijo, confidential client). El cliente MCP nunca ve el token real de Entra — solo un JWT propio de corta vida emitido por este servidor, que internamente resuelve a una sesión con los tokens delegados de Entra (access + refresh), guardados cifrados server-side.
Flujo: cliente MCP → /authorize → redirect a Entra (PKCE propio del servidor) → login/consentimiento del
usuario → /callback → intercambio de código vía MSAL → sesión guardada → el servidor completa el
/authorize original y emite su propio código → el cliente pide /token y recibe un JWT propio → cada
llamada a /mcp resuelve la sesión y, si el token del recurso correspondiente (Fabric o Power BI) está por
vencer, lo refresca de forma transparente antes de llamar a la API real con el token delegado del usuario.
Un access token solo tiene una audiencia, así que un mismo token no sirve para Fabric y Power BI a la vez. En
el login inicial se piden los scopes combinados de ambos recursos (una sola pantalla de consentimiento), y
luego el servidor deriva un access token por recurso a partir del refresh token compartido
(acquireTokenByRefreshToken con los scopes de cada uno), cacheando cada uno con su propio vencimiento.
Configuración de Entra ID (paso a paso)
- Azure Portal → Microsoft Entra ID → App registrations → New registration.
- Nombre: p. ej.
pbi-mcp-remote. - Supported account types: Single tenant (recomendado para esta fase).
- Redirect URI: tipo Web,
http://localhost:3000/callback(agregar la URL de producción cuando se decida el hosting).
- Nombre: p. ej.
- Certificates & secrets → New client secret. Copiar el value (no el secret ID) apenas se genera.
- API permissions → Add a permission → APIs my organization uses → Power BI Service (este mismo recurso
expone tanto los scopes de Fabric como los de Power BI clásica). Elegir Delegated permissions (nunca
Application permissions):
Workspace.ReadWrite.All,Item.ReadWrite.All(Fabric)Dataset.Read.All,Dataset.ReadWrite.All(necesario parapowerbi_trigger_dataset_refresh),Report.Read.All,Dashboard.Read.All,Gateway.Read.All(Power BI clásica)openid,profile,offline_access(necesarios para el refresh token).
- Si tu tenant lo requiere, pedile a un admin que haga Grant admin consent.
- Copiar
Directory (tenant) ID,Application (client) IDy el client secret al.env(ver abajo). - No hace falta una segunda app ni un segundo redirect URI para Power BI — es el mismo App Registration,
solo se amplía la lista de scopes pedidos (
FABRIC_SCOPES+POWERBI_SCOPESen.env). Si ya tenías sesiones activas creadas antes de agregar Power BI, hace falta desconectar/reconectar una vez desde el cliente MCP para que corra el flujo de consentimiento combinado.
Configuración local
cp .env.example .env
# completar ENTRA_TENANT_ID, ENTRA_CLIENT_ID, ENTRA_CLIENT_SECRET,
# MCP_JWT_SIGNING_SECRET y SESSION_ENCRYPTION_KEY con valores propios (no los de ejemplo)
npm install
npm run dev
El servidor queda escuchando en http://localhost:3000. El endpoint MCP remoto es http://localhost:3000/mcp.
Probar end-to-end
npx @modelcontextprotocol/inspector
Apuntar el Inspector a http://localhost:3000/mcp. Al conectar, dispara el flujo OAuth completo: redirige a
Entra ID, el usuario se loguea y consiente los scopes de Fabric y Power BI juntos, vuelve al Inspector ya
autenticado, y desde ahí se pueden listar/invocar las herramientas (fabric_list_workspaces,
powerbi_list_datasets, etc.) contra el tenant real, respetando los permisos del usuario logueado.
Docker
docker compose up --build
Levanta el servidor + Redis como session store (recomendado para más de una instancia). Para una sola
instancia en desarrollo, SESSION_STORE=memory (default del .env.example) alcanza.
Herramientas MCP disponibles
Fabric Core REST API:
fabric_list_workspaces,fabric_get_workspace,fabric_create_workspace,fabric_update_workspace,fabric_delete_workspacefabric_list_workspace_role_assignmentsfabric_list_items,fabric_get_item,fabric_create_item,fabric_update_item,fabric_delete_itemfabric_list_item_connectionsfabric_list_supported_item_types
Power BI REST API clásica:
powerbi_list_datasets,powerbi_get_dataset,powerbi_list_dataset_datasources,powerbi_get_dataset_refresh_history,powerbi_trigger_dataset_refreshpowerbi_list_reports,powerbi_get_report,powerbi_list_report_datasourcespowerbi_list_dashboards,powerbi_get_dashboardpowerbi_list_gateways,powerbi_list_gateway_datasources
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。