Powerbi MCP

🚀 Power BI MCP Server

Power BIの使用体験を変革します。自然言語で質問を投げかけ、データから即座に洞察を得ることができます。

このModel Context Protocol (MCP)サーバーは、AIアシスタントが自然言語を通じてPower BIデータセットと対話できるようにします。AIアシスタント内でデータをクエリし、DAXを生成し、洞察を得ることができます。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Python 3.8以上
• ADOMD.NETを搭載したWindows、またはLinux上のDocker（コンテナにはランタイムが含まれています）
• SQL Server Management Studio (SSMS)またはADOMD.NETクライアントライブラリ（Windowsのみ）
• XMLAエンドポイントが有効になっているPower BI Pro/Premium
• Power BIデータセットへのアクセス権を持つAzure AD Service Principal
• 自然言語機能を使用する場合はOpenAI APIキー（オプション）

インストール

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/yourusername/powerbi-mcp-server.git
   cd powerbi-mcp-server
   

2. 依存関係をインストールする

   pip install -r requirements.txt
   

3. 環境変数を設定する

   cp .env.example .env
   # .envを自分の資格情報で編集する
   

4. 接続をテストする

   python quickstart.py
   

Claude Desktopでの設定

Claude Desktopの設定ファイルに追加します。

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

{
  "mcpServers": {
    "powerbi": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/powerbi-mcp-server/src/server.py"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "C:/path/to/powerbi-mcp-server",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key"
      }
    }
  }
}

Docker

コンテナイメージをビルドします。

docker build -t powerbi-mcp .

サーバーを起動します。

docker run -it --rm -e OPENAI_API_KEY=<key> powerbi-mcp

コンテナはデフォルトでポート8000をリッスンします。環境変数またはコマンドライン引数を使用してホストまたはポートをオーバーライドできます。

docker run -it --rm -e OPENAI_API_KEY=<key> -p 7000:7000 powerbi-mcp \
  python src/server.py --host 0.0.0.0 --port 7000

コンテナにはpythonnetとpyadomdに必要な.NETランタイムが含まれています。PYTHONNET_RUNTIME=coreclrとDOTNET_ROOT=/usr/share/dotnetを設定することで、.NETランタイムが自動的に検出されます。環境変数は.env.exampleと同じで、-e VAR=valueで渡すか、ビルドコンテキストに.envファイルを提供します。

✨ 主な機能

• 🔗 Power BIへの直接接続 - XMLAエンドポイントを介して任意のPower BIデータセットに接続できます。
• 💬 自然言語クエリ - 平易な英語で質問を投げかけ、DAXクエリと結果を取得できます。
• 📊 自動DAX生成 - GPT-4o-miniを使用したAIによるDAXクエリ生成機能があります。
• 🔍 テーブル探索 - テーブル、列、メジャーを自動的に探索できます。
• ⚡ 最適化されたパフォーマンス - 非同期操作とインテリジェントなキャッシュ機能があります。
• 🛡️ 安全な認証 - Azure ADを使用したService Principal認証方式を採用しています。
• 📈 スマートな提案 - データに基づいた関連する質問の提案を取得できます。

🎥 デモ

「地域別の総売上はいくらですか？」のような質問を投げかけ、Power BIのデータから即座に洞察を得ることができます。

💻 使用例

基本的な使用法

# データセットに接続する
Connect to Power BI dataset at powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/YourWorkspace

# データを探索する
What tables are available?
Show me the structure of the Sales table

# 質問を投げかける
What are the total sales by product category?
Show me the trend of revenue over the last 12 months
Which store has the highest gross margin?

# カスタムDAXを実行する
Execute DAX: EVALUATE SUMMARIZE(Sales, Product[Category], "Total", SUM(Sales[Amount]))

🔧 設定

必要な資格情報

1. Power BI XMLAエンドポイント
   • 形式: powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/WorkspaceName
   • Power BI管理ポータル → ワークスペース設定で有効にします。
2. Azure AD Service Principal
   • Azureポータル → アプリ登録で作成します。
   • Power BIワークスペース → アクセス設定でアクセス権を付与します。
3. OpenAI APIキー (オプション)
   • 自然言語機能を使用する場合にのみ必要です。
   • このキーが設定されていない場合、GPTモデルに依存するエンドポイントは非表示になります。
   • OpenAI Platformから取得します。
   • 使用するモデル: gpt-4o-mini（GPT-4より200倍安価）

環境変数

.envファイルを作成します（OpenAIの設定はオプションです）。

# OpenAI Configuration (optional)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini  # Defaults to gpt-4o-mini

# Optional: Default Power BI Credentials
# These values are used when the `connect_powerbi` action does not supply
# tenant_id, client_id or client_secret.
DEFAULT_TENANT_ID=your_tenant_id
DEFAULT_CLIENT_ID=your_client_id
DEFAULT_CLIENT_SECRET=your_client_secret

# Logging
LOG_LEVEL=INFO

🏗️ アーキテクチャ

powerbi-mcp-server/
├── src/
│   └── server.py          # Main MCP server implementation
├── docs/                  # Documentation
├── examples/              # Example queries and use cases
├── tests/                 # Test suite
├── .env.example          # Environment variables template
├── requirements.txt      # Python dependencies
├── quickstart.py        # Quick test script
└── README.md           # This file

主要コンポーネント

1. PowerBIConnector - XMLA接続とDAX実行を処理します。
2. DataAnalyzer - AIによるクエリ生成と解釈を行います。
3. PowerBIMCPServer - MCPプロトコルの実装を行います。

🔐 セキュリティのベストプラクティス

• 資格情報をコミットしない - .envファイルを使用し、.gitignoreに登録してください。
• Service Principalを使用する - 個人の資格情報ではなくService Principalを使用します。
• 最小限の権限を付与する - データセットに必要な最小限のアクセス権のみを付与します。
• シークレットを定期的に更新する - Service Principalのシークレットを定期的に更新します。
• 安全な接続を使用する - 常にHTTPS/TLSを使用します。

🧪 テスト

テストスイートを実行します。

python -m pytest tests/

特定の機能をテストします。

python tests/test_connection.py
python tests/test_dax_generation.py

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！詳細はCONTRIBUTING.mdを参照してください。

1. リポジトリをフォークします。
2. 新しい機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/AmazingFeature)。
3. 変更をコミットします (git commit -m 'Add some AmazingFeature')。
4. ブランチにプッシュします (git push origin feature/AmazingFeature)。
5. プルリクエストを作成します。

📊 パフォーマンス

• 接続時間: 2 - 3秒
• クエリ実行時間: 複雑さに応じて1 - 5秒
• トークン使用量: GPT-4o-miniを使用した場合、クエリあたり約500 - 2000トークン
• コスト: 通常の使用では1日あたり約$0.02 - 0.06

🐛 トラブルシューティング

一般的な問題

1. ADOMD.NETが見つからない
   • Windowsの場合はSQL Server Management Studio (SSMS)をインストールしてください。
   • Linuxの場合は、クロスプラットフォームのADOMD.NETランタイムが含まれている提供されたDockerイメージを使用してください。
2. 接続に失敗する
   • Power BIでXMLAエンドポイントが有効になっていることを確認してください。
   • Service Principalがワークスペースにアクセスできることを確認してください。
   • データセット名が正確に一致することを確認してください。
3. タイムアウトエラー
   • Claude Desktopの設定でタイムアウト時間を増やしてください。
   • Power BIへのネットワーク接続を確認してください。

詳細な解決策はトラブルシューティングガイドを参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• Anthropic - MCP仕様の提供
• Microsoft - Power BIとADOMD.NETの提供
• OpenAI - GPTモデルの提供
• MCPコミュニティ - インスピレーションとサポートの提供

📬 サポート

• 📧 メール: sulaimanahmed013@gmail.com
• 💬 問題報告: GitHub Issues
• 📚 ドキュメント: 完全なドキュメント