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Dataverse MCP 服务器

Dataverse MCP 服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，允许AI助手通过自然语言与Microsoft Dataverse数据进行交互。

  • by lucamilletti99
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 lucamilletti99/dataverse_mcp_server

使用说明

🔌 BLOCKMCP服务器

微软的模型上下文协议（MCP）服务器，使像克劳德这样的人工智能助手能够通过自然语言与数据进行交互。

构建于： 模型上下文协议 | 微软公司的网络互连MCP规范

这是什么？

此MCP服务器通过模型上下文协议公开Microsoft的BLOB表和记录，允许AI助手：

  • 📊 列出并探索 BLOB表（实体）
  • 🔍 查询记录 使用OData过滤器和排序
  • ✏️ 创建新记录 在任何桌子上
  • 🔄 更新现有记录 按GUID
  • 🤖 自然语言接口 通过Claude Desktop、VS Code或任何MCP客户端

快速开始

1.先决条件

  • Python 3.11+
  • BLOB环境 具有API访问权限
  • Azure AD应用程序注册 具有Webex权限

2.安装

# Install dependencies
pip install fastapi uvicorn requests python-dotenv fastmcp

# Or with uv (recommended)
uv pip install fastapi uvicorn requests python-dotenv fastmcp

3.配置

运行安装脚本：

chmod +x setup_dataverse.sh
./setup_dataverse.sh

或手动创建 .env.local:

DATAVERSE_HOST=https://org1bfe9c69.api.crm.dynamics.com
DATAVERSE_TENANT_ID=your-tenant-id
DATAVERSE_CLIENT_ID=your-client-id
DATAVERSE_CLIENT_SECRET=your-client-secret

4.测试连接

python test_dataverse.py

预期产量： ✅ All tests passed! Dataverse MCP server is ready.

5.启动服务器

选项A：在本地运行

./watch.sh
# Or: uvicorn server.app:combined_app --reload --port 8000

选项B：部署到copula应用程序

./deploy.sh --create

📖 看 数据块_DEPLOYMENT.md 用于部署指南。

服务器终结点：

  • 🔧 MCP： http://localhost:8000/mcp （本地）或 https://your-app.databricksapps.com/apps/your-app/mcp （云）
  • 📖 文件： http://localhost:8000/docs
  • ❤️ 健康： http://localhost:8000/api/health

文档

文档 描述
DATAVERSE_QUICKSTART.md 5分钟快速入门指南
数据集_设置.md 详细的Azure AD和BLOB设置
数据块_DEPLOYMENT.md 部署到copula应用程序
README_DATAVERSE.md 完整的参考文件

可用的MCP工具

第一阶段（已实施）

工具 说明
health 服务器健康检查
list_tables 列出所有Webex表
describe_table 获取表架构和列
read_query 使用OData筛选器查询记录
create_record 创建新记录
update_record 更新现有记录

第二阶段（计划中）

  • delete_record -删除记录
  • create_table / update_table / delete_table -餐桌管理
  • list_knowledge_sources / retrieve_knowledge -Copilot Studio集成
  • list_prompts / execute_prompt -自定义提示

用法示例

克劳德桌面

配置 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "dataverse": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

然后在克劳德：

You: "List all custom tables in my Dataverse environment"
Claude: [Calls list_tables with custom_only=True]

You: "Show me accounts with revenue over $1M"
Claude: [Calls read_query with filter]

You: "Create a new account called Fabrikam with $2M revenue"
Claude: [Calls create_record]

cURL

# List tables
curl -X POST http://localhost:8000/mcp/call-tool \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "list_tables", "arguments": {"top": 10}}'

# Query accounts
curl -X POST http://localhost:8000/mcp/call-tool \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "read_query",
    "arguments": {
      "table_name": "account",
      "select": ["name", "revenue"],
      "filter_query": "revenue gt 1000000",
      "top": 10
    }
  }'

python

import requests

response = requests.post('http://localhost:8000/mcp/call-tool', json={
    "name": "describe_table",
    "arguments": {"table_name": "account"}
})

print(response.json())

项目结构

dataverse_mcp_server/
├── server/
│   ├── app.py                      # FastAPI + MCP server
│   ├── dataverse_tools.py          # MCP tool implementations
│   ├── dataverse/
│   │   ├── auth.py                 # OAuth authentication
│   │   ├── client.py               # Dataverse Web API client
│   │   └── __init__.py
│   └── routers/                    # FastAPI REST endpoints
│       ├── health.py               # Health check
│       ├── mcp_info.py             # MCP metadata
│       └── user.py                 # User info
├── client/                         # React frontend (future)
├── test_dataverse.py              # Connection tests
├── setup_dataverse.sh             # Interactive setup
├── watch.sh                       # Dev server with hot reload
├── config.yaml                    # MCP server config
├── env.example                    # Environment template
├── DATAVERSE_QUICKSTART.md        # Quick start guide
├── DATAVERSE_SETUP.md             # Detailed setup
└── README_DATAVERSE.md            # Full reference

建筑

身份验证： 服务主体（OAuth 2.0客户端凭据流）
API Dataverse Web API 9.2版
协议： 模型上下文协议（MCP）
框架： FastAPI+FastMCP

MCP Clients (Claude, VS Code) 
    ↓ HTTP/MCP
Dataverse MCP Server (FastAPI)
    ↓ HTTPS/OAuth
Microsoft Dataverse

故障排除

问题 解决方案
401身份验证错误 检查客户端机密有效性和API权限
403拒绝许可 在Power Platform管理中心为应用程序用户分配安全角色
找不到表 使用 list_tables() 查找正确的逻辑名称
连接超时 验证 DATAVERSE_HOST 以及网络连接

看 数据集_设置.md 了解详细的故障排除。

发展

# Run tests
python test_dataverse.py

# Start dev server
./watch.sh

# Check lints
ruff check server/

# Format code
ruff format server/

参考链接

许可证

看 许可证.md

安全

通过以下方式报告漏洞 安全.md

问题？ 看 DATAVERSE_QUICKSTART.md 或 数据集_设置.md

内置❤️ 面向Webex和MCP社区

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