¿Y si pudieras hacerle preguntas a la estructura de tu tenant de Power BI usando lenguaje natural y obtener respuestas precisas, basadas en los datos reales?
En este experimento técnico, desarrollé un MCP (Model Context Protocol) propio que actúa como capa de integración entre Claude (LLM de Anthropic) y el backend de Power BI Service.
A diferencia de soluciones centradas en dashboards, esta implementación se enfoca en interactuar directamente con:
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Modelos semánticos (datasets)
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Espacios de trabajo
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Informes
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Columnas, tablas, linaje, expresiones DAX
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Permisos y accesos a nivel de artefacto
🛠 ¿Qué incluye esta integración?
Conexión LLM ↔ Power BI via MCP
Un servidor MCP desarrollado en Python permite que Claude comprenda el contexto del tenant y haga preguntas como:
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“¿Qué datasets hay en el workspace de finanzas?”
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“¿Qué columnas tiene el modelo de ventas?”
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“¿Quién tiene acceso a los informes en el área comercial?”
Acceso estructurado a metadatos
El servidor expone herramientas que interactúan con la API de Power BI:
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Listar workspaces, reports y datasets
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Escaneo extendido para extraer linaje, expresiones, orígenes y accesos
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Exportación a CSV/Excel del catálogo de datos
Seguridad y permisos explicados
El video incluye una explicación clara sobre:
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Permisos necesarios en el registro de aplicación de Azure AD
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Consentimiento del tenant
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Permisos requeridos en Power BI Service para acceder como administrador
¿Por qué es importante?
Esta arquitectura permite construir un copiloto inteligente orientado a gobierno y exploración de datos, ideal para:
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Plataformas internas de autoservicio
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Auditoría de activos semánticos
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Descubrimiento de datos para equipos no técnicos
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Automatización de documentación
Todo, con lenguaje natural y usando una base sólida de permisos, autenticación y trazabilidad.
Puedes ver el video completo con explicaciones y código funcional aquí: 🔗
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Atento que vienen muchas más videos como este usando LLM con Power BI y Microsoft fabric
Vicente Antonio Juan Magallanes.
