[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-microsoft--powerbi-modeling-mcp":3,"tool-microsoft--powerbi-modeling-mcp":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",148568,2,"2026-04-09T23:34:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108111,"2026-04-08T11:23:26",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":77,"stars":82,"forks":83,"last_commit_at":84,"license":85,"difficulty_score":32,"env_os":86,"env_gpu":87,"env_ram":88,"env_deps":89,"category_tags":98,"github_topics":77,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":99,"updated_at":100,"faqs":101,"releases":102},6068,"microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp","powerbi-modeling-mcp","The Power BI Modeling MCP Server, brings Power BI semantic modeling capabilities to your AI agents.","powerbi-modeling-mcp 是一款基于模型上下文协议（MCP）构建的开源服务器，旨在将 Power BI 的语义建模能力无缝接入 AI 智能体。它解决了传统数据建模中重复性高、操作繁琐的痛点，让开发者能够通过自然语言指令直接创建、修改和管理数据表、列、度量值及关系，甚至执行批量重命名、重构和安全规则设置等大规模操作，将原本耗时数小时的工作缩短至秒级。\n\n该工具特别适合 Power BI 开发者、数据工程师以及希望利用 AI 自动化工作流的技术团队。其独特亮点在于支持 TMDL 和 Power BI 项目文件格式，使 AI 智能体能够自主规划并执行复杂的建模任务；同时具备 DAX 查询验证功能，帮助用户快速测试计算逻辑。此外，它还内置了建模最佳实践评估机制，辅助用户优化模型结构。\n\n需要注意的是，由于底层大模型可能存在不确定性，使用前务必备份模型，并谨慎处理敏感数据。推荐搭配 Visual Studio Code 与 GitHub Copilot 使用，以获得更流畅的开发体验。选择推理能力较强的 AI 模型（如 GPT-5 或 Claude Sonnet 4.5）可显著提升","powerbi-modeling-mcp 是一款基于模型上下文协议（MCP）构建的开源服务器，旨在将 Power BI 的语义建模能力无缝接入 AI 智能体。它解决了传统数据建模中重复性高、操作繁琐的痛点，让开发者能够通过自然语言指令直接创建、修改和管理数据表、列、度量值及关系，甚至执行批量重命名、重构和安全规则设置等大规模操作，将原本耗时数小时的工作缩短至秒级。\n\n该工具特别适合 Power BI 开发者、数据工程师以及希望利用 AI 自动化工作流的技术团队。其独特亮点在于支持 TMDL 和 Power BI 项目文件格式，使 AI 智能体能够自主规划并执行复杂的建模任务；同时具备 DAX 查询验证功能，帮助用户快速测试计算逻辑。此外，它还内置了建模最佳实践评估机制，辅助用户优化模型结构。\n\n需要注意的是，由于底层大模型可能存在不确定性，使用前务必备份模型，并谨慎处理敏感数据。推荐搭配 Visual Studio Code 与 GitHub Copilot 使用，以获得更流畅的开发体验。选择推理能力较强的 AI 模型（如 GPT-5 或 Claude Sonnet 4.5）可显著提升操作准确率。","# ✨ Power BI Modeling MCP Server\n\nThe **Power BI Modeling MCP Server** implements the [MCP specification](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction) to create a seamless connection between AI agents and Power BI semantic models. This project is in Public Preview and implementation may significantly change prior to our General Availability.\n\nThe **Power BI Modeling MCP Server** brings Power BI semantic modeling capabilities to your AI agents through a **local MCP server**. This allows developers and AI applications to interact with Power BI models in entirely new ways, from using natural language to execute modeling changes to autonomous AI agentic development workflows.\n\n![powerbi-modeling-mcp-diagram](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_f2f9b4675ace.png)\n\n## 💡 What can you do?\n\n- **🔄 Build and Modify Semantic Models with Natural Language** - Tell your AI assistant what you need, and it uses this MCP server to create, update, and manage tables, columns, measures, relationships, and more... across Power BI Desktop and Fabric semantic models.\n\n- **⚡ Bulk Operations at Scale** - AI applications can execute batch modeling operations on hundreds of objects simultaneously — bulk renaming, bulk refactoring, model translations, or model security rules - with transaction support and error handling, turning hours of repetitive work into seconds.\n\n- **✅ Apply modeling best practices** - Easily evaluate and implement modeling best practices against your model.\n\n- **🤖 Agentic Development Workflows** - Supports working with [TMDL and Power BI Project files](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fpower-bi\u002Fdeveloper\u002Fprojects\u002Fprojects-dataset#tmdl-format), enabling AI agents to autonomously plan, create, and execute complex modeling tasks across your semantic model codebase.\n\n- **🔍 Query and Validate DAX** - AI assistants can execute and validate DAX queries against your model, helping you test measures, troubleshoot calculations, and explore your data\n\n📹 Watch the video for an [end-to-end demo](https:\u002F\u002Faka.ms\u002Fpower-modeling-mcp-demo).\n\n> [!WARNING]  \n> - Use caution when connecting an AI Agent to a semantic model. The underlying LLM may produce unexpected or inaccurate results, which could lead to unintended changes. **Always create a backup of your model before performing any operations.** \n> - LLMs might unintentionally expose sensitive information from the semantic model, including data or metadata, in logs or responses. **Exercise caution when sharing chat sessions.** See [Data Privacy and LLM Providers](#data-privacy-and-llm-providers).\n> - The **Power BI Modeling MCP server** can only execute modeling operations. It cannot modify other types of Power BI metadata, such as report pages or semantic model elements like diagram layouts.\n> - The AI model you select directly influences the quality and relevance of the responses you receive. For the best results, choose a deep-reasoning model such as `GPT-5` or `Claude Sonnet 4.5`. You can find more details about available models in the [GitHub Copilot AI model comparison](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Freference\u002Fai-models\u002Fmodel-comparison).\n\n\n## 📦 Installation\n\nThe easiest way to install this MCP Server is by using the **Visual Studio Code extension** extension together with **GitHub Copilot**. However, you can also manually install it in any other MCP client.\n\n### Visual Studio Code (Recommended)\n\n1. Install [Visual Studio Code](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdownload).\n2. Install the [GitHub Copilot](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=GitHub.copilot) and [GitHub Copilot Chat](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=GitHub.copilot-chat) extensions.\n3. Install the [**Power BI Modeling MCP** Visual Studio Code extension](https:\u002F\u002Faka.ms\u002Fpowerbi-modeling-mcp-vscode).\n   \n\t![vs code install](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_3e39f3517783.png)\n\n4. Open [GitHub Copilot chat](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdocs\u002Fcopilot\u002Fchat\u002Fcopilot-chat) and confirm the **powerbi-modeling-mcp** is available and selected.\n   \n\t![vscode-mcp-tools](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_d913ca71965a.png)\n\n> [!NOTE] \n> If you do not see **powerbi-modeling-mcp** in the available tool list, verify that the **MCP servers in Copilot** option is enabled in Copilot settings on GitHub.com. For enterprise accounts, this option is disabled by default and must be enabled by an administrator.\n> \n> ![mcp-servers-in-copilot-enable](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_8fa8232b599d.png)\n\n### Manual\n\nThis MCP Server can also be configured across other IDEs, CLIs, and MCP clients.\n\n**Node Package Executor (NPX) (requires [Node.js](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002Fen))**\n\nAdd the JSON configuration to your MCP client. Node will automatically download the MCP server from the [@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp npm package](https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002F@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp).\n\n\n```json\n{\n\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\t\"type\": \"stdio\",\n\t\t\t\"command\": \"npx\",\n\t\t\t\"args\": [\n\t\t\t\t\"-y\",\n\t\t\t\t\"@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp@latest\",\n\t\t\t\t\"--start\"\t\t\t\t\n\t\t\t]\n\t\t}\t\n}\n```\n\n**Manual download**\n\n1. Download the VSIX package for the version you want using the URL below:\n   - Template: `https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002F_apis\u002Fpublic\u002Fgallery\u002Fpublishers\u002Fanalysis-services\u002Fvsextensions\u002Fpowerbi-modeling-mcp\u002F[version]\u002Fvspackage?targetPlatform=[platform]`\n   - Example (version `0.1.9`, platform `win32-x64`): `https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002F_apis\u002Fpublic\u002Fgallery\u002Fpublishers\u002Fanalysis-services\u002Fvsextensions\u002Fpowerbi-modeling-mcp\u002F0.1.9\u002Fvspackage?targetPlatform=win32-x64`\n2. Rename the downloaded `.visx` file to `.zip`\n3. Unzip the contents to a folder of your choice, for example: `C:\\MCPServers\\PowerBIModelingMCP`\n4. Run `\\extension\\server\\powerbi-modeling-mcp.exe`\n5. Copy the MCP JSON registration from the console and register it in your preferred MCP client tool.\n\nExample of config that should work in most MCP clients:\n\n```json\n{\n\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\"type\": \"stdio\",\n\t\t\"command\": \"C:\\\\MCPServers\\\\PowerBIModelingMCP\\\\extension\\\\server\\\\powerbi-modeling-mcp.exe\",\n\t\t\"args\": [\n\t\t\t\"--start\"                \n\t\t],\n\t\t\"env\": {}\t\t\t\n\t}\t\n}\n```\n\n## 🚀 Get started\n\n**First, you must connect to a Power BI semantic model**, which can reside in Power BI Desktop, Fabric workspace or in Power BI Project (PBIP) files.\n\n- **For Power BI Desktop:** \n\n\t```\n\tConnect to '[File Name]' in Power BI Desktop\n\t```\n\n- **For Semantic Model in Fabric Workspace:**\n\n\t```\n\tConnect to semantic model '[Semantic Model Name]' in Fabric Workspace '[Workspace Name]'\n\t```\n  \n- **For Power BI Project files:**\n\n\t```\n\tOpen semantic model from PBIP folder '[Path to the definition\u002F TMDL folder in the PBIP]'\n\t```\n\nOnce the connection is established, you can use natural language to ask the AI agent to make any modeling changes. To get started, try one of the following scenarios.\n\n### Example scenarios\n\n\n| Scenario                                                | Prompt examples                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |\n| ------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |\n| Analyze naming convention and bulk rename.              | `Analyze my model’s naming conventions and suggest renames to ensure consistency.`\u003Cbr>`Analyze the naming convention of the ‘Sales’ table and apply the same pattern across the entire model.`                                                                                                                                                                                                         |\n| Set descriptions across your model for documentation.   | `Add descriptions to all measures, columns, and tables to clearly explain their purpose and explain the logic behind the DAX code in simple, understandable terms.`                                                                                                                                                                                                                                    |\n| Translate your semantic model.                          | `Generate a French translation for my model including tables, columns and measures.`                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |\n| Refactor measures into Calculation Groups or UDF.       | `Refactor measures 'Sales Amount 12M Avg' and 'Sales Amount 6M Avg' into a calculation group and include new variants: 24M and 3M.`                                                                                                                                                                                                                                                                    |\n| Refactor your queries to use semantic model parameters. | `Analyze the Power Query code for all tables, identify the data source configuration, and create semantic model parameters to enable easy switching of the data source location.`                                                                                                                                                                                                                      |\n| Benchmark DAX queries against multiple models.          | `Connect to semantic model 'V1' and 'V2. And benchmark the following DAX query against both models. [DAX Query] `                                                                                                                                                                                                                                                                                      |\n| Document your semantic model                            | `Generate a Markdown document (.md) that provides complete, professional documentation for a Power BI Semantic Model. Use a simple mermaid diagram to ilustrate the table relationships; Document each measure including the DAX code and a description of the business logic using business friendly names; Document row level filters; Document the data sources by analyzing the Power Query code.` |\n\n> [!TIP]\n> The scenarios above are just examples. This MCP server equips your agents with modeling tools for any type of model change, and with the right prompt and context, you can automate virtually any modeling task.\n\n### Confirmation prompts\n\nThis MCP Server supports the [Elicitation MCP protocol](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fspecification\u002F2025-06-18\u002Fclient\u002Felicitation), requiring user approval for the following actions:\n\n- Before the first modification made to a semantic model.\n- Before the first query executed against a semantic model.\n\n![mcp-server-elicitation](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_3df3dc4c884a.png)\n\n> [!TIP]\n> You can configure the MCP to skip these confirmations by using the `--skipconfirmation` option. \n\n## 🛠️ Available tools\n\n| Tool Name                               | What It Does                                                                                                   |\n| --------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **connection_operations**               | Connect to Power BI Desktop or Fabric workspaces                                                               |\n| **database_operations**                 | Manage semantic models - connect, create, update, list databases, import\u002Fexport TMDL folders, deploy to Fabric |\n| **transaction_operations**              | Control database transactions (begin, commit, rollback, get status)                                            |\n| **model_operations**                    | Work with the overall model (get, create, update, refresh, get stats, rename)                                  |\n| **table_operations**                    | Manage tables (create, update, delete, get, list, refresh, rename)                                             |\n| **column_operations**                   | Manage individual table columns (create, update, delete, get, list, rename)                                    |\n| **measure_operations**                  | Manage individual DAX measures (create, update, delete, get, list, rename, move between tables)                |\n| **relationship_operations**             | Handle relationships between tables (create, update, delete, activate\u002Fdeactivate, find)                        |\n| **dax_query_operations**                | Execute, validate, and generate DAX queries against the model                                                  |\n| **trace_operations**                    | Perform trace operations on semantic model to capture and analyze Analysis Services events.                    |\n| **partition_operations**                | Manage table partitions (create, update, delete, refresh specific partitions)                                  |\n| **user_hierarchy_operations**           | Work with user-defined hierarchies (create, update, delete levels, reorder)                                    |\n| **calculation_group_operations**        | Manage calculation groups and calculation items for time intelligence and other calculations                   |\n| **security_role_operations**            | Configure security roles and row-level security (RLS) table permissions                                        |\n| **perspective_operations**              | Manage perspectives and their members (filtered views of the model for different audiences)                    |\n| **named_expression_operations**         | Work with named expressions and Power Query parameters (create, update, delete, get, list, rename)             |\n| **function_operations**                 | Manage individual DAX user-defined functions                                                                   |\n| **culture_operations**                  | Manage cultures for multi-language support (create, update, delete, get valid culture names)                   |\n| **object_translation_operations**       | Handle translations for model objects across different cultures\u002Flanguages                                      |\n| **calendar_operations**                 | Manage calendar objects and time intelligence column groups                                                    |\n| **query_group_operations**              | Organize and manage query groups for Power Query expressions                                                   |\n\n> [!NOTE]\n> - This project is in Public Preview and tools may significantly change prior to our General Availability.\n> - You can ask AI to explain what tools are available and show examples of how to use them. For example: `Tell me with some examples what I can do with powerbi-modeling-mcp`\n\n## ▶️ Available prompts\n\nThis MCP server includes built-in prompts to help you get started. In **Visual Studio Code**, access the available MCP prompts by typing the `\u002F` command in the chat.\n\n![vscode-mcp-prompts](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_3441bd37cabc.png)\n\n| Prompt Name                 | What It Does                                                                                                                                                                                   |\n| --------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **CreateDAXQuery**          | Creates a DAX query from your semantic model and natural language question. Attaches the `dax_query_instructions_and_examples` resource to provide the LLM with DAX language context.           |\n| **RunDAXQueryWithMetrics**  | Executes the DAX query with option to clear the cache and return only the execution metrics.                                                                                                    |\n| **AnalyzeDAXQuery**         | Analyzes DAX query performance by running it with a cleared cache and reviewing execution metrics for potential issues.                                                                         |\n| **ConnectToPowerBIDesktop** | Searches for the Power BI Desktop Analysis Services instance that matches the file name and connects to it.                                                                                    |\n| **ConnectToFabric**         | Connects to a semantic model in a Fabric Workspace.                                                                                                                                            |\n| **ConnectToPBIP** | Loads the TMDL definition from the semantic model in the Power BI Project files. Attaches the `powerbi_project_instructions` resource to provide the LLM with Power BI Project (PBIP) context. |\n\n> [!NOTE]\n> Some prompts also attach resources that provide important context for the LLM.\n\n## ⚙️ Settings\n\nThe MCP server supports several command line options and environment variables:\n\n| Command line option  | Default     | Description                                                                                                                                                                                                               |\n| -------------------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| `--start`            |             | Starts the MCP server; necessary for server registration with MCP client.                                                                                                                                                 |\n| `--readwrite`        | Yes         | Enabled by default, enables write operations with confirmation prompt before applying an edit to your semantic model (once per database).                                                                                 |\n| `--readonly`         |             | Safe mode, prevents any write operations to your semantic model                                                                                                                                                           |\n| `--skipconfirmation` |             | Automatically approves all write operations without confirmation prompts. Only use skip confirmation mode when you're confident about the operations being performed and have appropriate backups of your semantic model. |\n| `--compatibility`    | PowerBI     | By default, it is optimized for Power BI semantic models. Change the setting to `Full` if you want to run this MCP server against Analysis Services databases.                                                            |\n| `--authmode`         | interactive | Set authentication mode: `serviceprincipal` or `interactive`.                                                                                                                                                                 |\n\n| Environment variable name           | Default | Description                                                                                                                                                                                                                                         |\n| ----------------------------------- | ------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| `AZURE_CLIENT_ID`                   |         | The application (client) ID of the Microsoft Entra service principal. Required when `--authmode serviceprincipal`.                                                                                                                                  |\n| `AZURE_TENANT_ID`                   |         | The Microsoft Entra tenant (directory) ID. Required when `--authmode serviceprincipal`.                                                                                                                                                             |\n| `AZURE_CLIENT_SECRET`               |         | The client secret for the service principal. Required when `--authmode serviceprincipal` and using secret-based authentication.                                                                                                                     |\n| `AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PATH`     |         | Path to a PFX\u002FPEM certificate file for the service principal. Required when `--authmode serviceprincipal` and using certificate-based authentication instead of a client secret.                                                                    |\n| `AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PASSWORD` |         | Password for the certificate file, if the certificate is password-protected. Only used when `--authmode serviceprincipal` with certificate-based authentication.                                                                                    |\n| `PBI_MODELING_MCP_ACCESS_TOKEN`     |         | When configured, the MCP Server uses the specified access token instead of prompting for authentication when connecting to a semantic model in a Fabric workspace. This is useful in scenarios where the application handles authentication itself. |\n\n**For Visual Studio Code**, you can set the command line options and environment variables in the **User Settings**:\n\nOpen **Visual Studio Code** [user settings](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdocs\u002Fconfigure\u002Fsettings#_settings-editor) and search for `@ext:Microsoft.powerbi-modeling-mcp`.\n\n![VS Code settings](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_e25f328abbe2.png)\n\n**For manual installations**, you can configure command-line options using the `args` property and set environment variables using the `env` property in the MCP Server registration JSON:\n\n```json\n{\n\"servers\": {\n\t\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\t\"command\": \"[Path To MCP Server folder]\\\\powerbi-modeling-mcp.exe\",\n\t\t\t\"args\": [\n\t\t\t\t\"--start\"\n                , \"--skipconfirmation\"\n\t\t\t],\n\t\t\t\"env\": {\n\t\t\t\t\"PBI_MODELING_MCP_ACCESS_TOKEN\": \"[ACCESS_TOKEN]\"\n\t\t\t},\n\t\t\t\"type\": \"stdio\"\n\t\t}\n\t}\n}\n```\n\n## 💬 Feedback and Support\n\n- Check the [Troubleshooting guide](TROUBLESHOOTING.md) to diagnose and resolve common issues.\n- We're building this in the open. Your feedback is much appreciated, and will help us shape the future of the Power BI Modeling MCP server.\n    - 👉 [Open an issue](..\u002F..\u002Fissues) in the public GitHub repository - we’d love to hear from you!\n\n## Considerations and limitations\n\n- This MCP server follows the same rules and behaviors as modeling operations performed by External Tools. Refer to the [documentation](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fpower-bi\u002Ftransform-model\u002Fdesktop-external-tools#data-modeling-operations) for more information.\n\n## Data Privacy and LLM Providers\n\nThe MCP server runs **locally** and connects to your semantic model using your existing credentials and permissions — it does not bypass any Power BI security controls. However, data retrieved by the MCP server (metadata, schemas, or query results) is sent to the MCP client (e.g., VS Code) and may then be forwarded to the configured LLM provider as part of the conversation context.\n\nIn short: **AI assistance does not expand data access, but it may transmit accessed data to the LLM provider.** Governance efforts should focus on your organization's AI data-handling policies and the LLM provider's terms of service, rather than on Power BI security controls alone.\n\nIf you use GitHub Copilot, refer to the [GitHub Copilot model hosting documentation](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Freference\u002Fai-models\u002Fmodel-hosting) for details on how data is shared with external AI model providers.\n\n## Security\n\nYour credentials are always handled securely through the official [Azure Identity SDK](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fazure-sdk-for-net\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsdk\u002Fidentity\u002FAzure.Identity\u002FREADME.md) - **we never store or manage tokens directly**.\n\nMCP as a phenomenon is very novel and cutting-edge. As with all new technology standards, consider doing a security review to ensure any systems that integrate with MCP servers follow all regulations and standards your system is expected to adhere to. This includes not only the Power BI Modeling MCP Server, but any MCP client\u002Fagent that you choose to implement down to the model provider.\n\nYou should follow Microsoft security guidance for MCP servers, including enabling Entra ID authentication, secure token management, and network isolation. Refer to [Microsoft Security Documentation](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fazure\u002Fapi-management\u002Fsecure-mcp-servers) for details.\n\n## Permissions and Risk\n\nMCP clients can invoke operations based on the user’s Fabric RBAC permissions. Autonomous or misconfigured clients may perform destructive actions. You should review and apply least-privilege RBAC roles and implement safeguards before deployment. Certain safeguards, such as flags to prevent destructive operations, are not standardized in the MCP specification and may not be supported by all clients.\n\n## Data Collection\n\nThe software may collect information about you and your use of the software and send it to Microsoft. Microsoft may use this information to provide services and improve our products and services. There are also some features in the software that may enable you and Microsoft to collect data from users of your applications. If you use these features, you must comply with applicable law, including providing appropriate notices to users of your applications together with a copy of Microsoft's [privacy statement](https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fprivacy\u002Fprivacystatement). You can learn more about data collection and use in the help documentation and our privacy statement. Your use of the software operates as your consent to these practices.\n\n## Compliance Responsibility\n\nThis MCP server may be installed, used and share data with third party clients and services, such as third party LLMs that operate outside Microsoft compliance boundaries. You are responsible for ensuring that any integration complies with applicable organizational, regulatory, and contractual requirements.\n\n## Third Party Components\n\nThis MCP server may use or depend on third party components.  You are responsible for reviewing and complying with the licenses and security posture of any third-party components.\n\n## Export Control\n\nUse of this software must comply with all applicable export laws and regulations, including U.S. Export Administration Regulations and local jurisdiction requirements.\n\n## No Warranty \u002F Limitation of Liability\n\nThis software is provided “as is” without warranties or conditions of any kind, either express or implied. Microsoft shall not be liable for any damages arising from use, misuse, or misconfiguration of this software.\n\n## Code of Conduct\n\nThis project has adopted the [Microsoft Open Source Code of Conduct](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002F). For more information, see the [Code of Conduct FAQ](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002Ffaq\u002F) or contact [open@microsoft.com](mailto:open@microsoft.com) with any additional questions or comments.\n","# ✨ Power BI 建模 MCP 服务器\n\n**Power BI 建模 MCP 服务器** 实现了 [MCP 规范](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction)，在 AI 代理与 Power BI 语义模型之间建立无缝连接。该项目目前处于公开预览阶段，正式发布前其实施细节可能会发生重大变化。\n\n通过 **本地 MCP 服务器**，**Power BI 建模 MCP 服务器** 将 Power BI 语义建模能力引入您的 AI 代理中。这使得开发者和 AI 应用程序能够以全新的方式与 Power BI 模型交互，从使用自然语言执行建模变更，到实现自主的 AI 代理开发工作流。\n\n![powerbi-modeling-mcp-diagram](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_f2f9b4675ace.png)\n\n## 💡 您可以做什么？\n\n- **🔄 使用自然语言构建和修改语义模型** - 向您的 AI 助手说明需求，它将利用此 MCP 服务器创建、更新和管理表、列、度量值、关系等，适用于 Power BI Desktop 和 Fabric 语义模型。\n  \n- **⚡ 大规模批量操作** - AI 应用程序可以同时对数百个对象执行批量建模操作——批量重命名、批量重构、模型翻译或模型安全规则——并提供事务支持和错误处理，从而将耗时数小时的重复性工作缩短至几秒钟。\n\n- **✅ 应用建模最佳实践** - 轻松评估并针对您的模型实施建模最佳实践。\n\n- **🤖 代理式开发工作流** - 支持处理 [TMDL 和 Power BI 项目文件](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fpower-bi\u002Fdeveloper\u002Fprojects\u002Fprojects-dataset#tmdl-format)，使 AI 代理能够自主规划、创建和执行跨语义模型代码库的复杂建模任务。\n\n- **🔍 查询和验证 DAX** - AI 助手可以针对您的模型执行并验证 DAX 查询，帮助您测试度量值、排查计算问题以及探索数据。\n\n📹 观看视频以获取[端到端演示](https:\u002F\u002Faka.ms\u002Fpower-modeling-mcp-demo)。\n\n> [!警告]  \n> - 将 AI 代理连接到语义模型时需谨慎。底层的 LLM 可能会产生意外或不准确的结果，从而导致非预期的更改。**在执行任何操作之前，请务必备份您的模型。** \n> - LLM 可能在日志或响应中无意间暴露语义模型中的敏感信息，包括数据或元数据。**分享聊天会话时请务必小心。** 请参阅[数据隐私与 LLM 提供商](#data-privacy-and-llm-providers)。\n> - **Power BI 建模 MCP 服务器** 仅能执行建模操作，无法修改其他类型的 Power BI 元数据，例如报表页面或语义模型中的图表布局等元素。\n> - 您选择的 AI 模型将直接影响所接收响应的质量和相关性。为获得最佳效果，建议选择深度推理模型，如 `GPT-5` 或 `Claude Sonnet 4.5`。有关可用模型的更多详细信息，请参阅 [GitHub Copilot AI 模型比较](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Freference\u002Fai-models\u002Fmodel-comparison)。\n\n\n## 📦 安装\n\n安装此 MCP 服务器最简单的方式是结合使用 **Visual Studio Code 扩展** 和 **GitHub Copilot**。不过，您也可以在任何其他 MCP 客户端中手动安装。\n\n### Visual Studio Code（推荐）\n\n1. 安装 [Visual Studio Code](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdownload)。\n2. 安装 [GitHub Copilot](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=GitHub.copilot) 和 [GitHub Copilot Chat](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=GitHub.copilot-chat) 扩展。\n3. 安装 [**Power BI 建模 MCP** Visual Studio Code 扩展](https:\u002F\u002Faka.ms\u002Fpowerbi-modeling-mcp-vscode)。\n   \n\t![vs code install](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_3e39f3517783.png)\n\n4. 打开 [GitHub Copilot chat](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdocs\u002Fcopilot\u002Fchat\u002Fcopilot-chat)，确认 **powerbi-modeling-mcp** 已启用并被选中。\n   \n\t![vscode-mcp-tools](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_d913ca71965a.png)\n\n> [!注释] \n> 如果您在可用工具列表中未看到 **powerbi-modeling-mcp**，请确保在 GitHub.com 的 Copilot 设置中启用了 **Copilot 中的 MCP 服务器** 选项。对于企业账户，此选项默认关闭，需由管理员启用。\n> \n> ![mcp-servers-in-copilot-enable](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_8fa8232b599d.png)\n\n### 手动安装\n\n此 MCP 服务器也可配置于其他 IDE、CLI 和 MCP 客户端中。\n\n**Node Package Executor (NPX)（需要 [Node.js](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002Fen)）**\n\n将 JSON 配置添加到您的 MCP 客户端中。Node 将自动从 [@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp npm 包](https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002F@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp)下载 MCP 服务器。\n\n\n```json\n{\n\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\t\"type\": \"stdio\",\n\t\t\t\"command\": \"npx\",\n\t\t\t\"args\": [\n\t\t\t\t\"-y\",\n\t\t\t\t\"@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp@latest\",\n\t\t\t\t\"--start\"\t\t\t\t\n\t\t\t]\n\t\t}\t\n}\n```\n\n**手动下载**\n\n1. 使用以下 URL 下载所需版本的 VSIX 包：\n   - 模板：`https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002F_apis\u002Fpublic\u002Fgallery\u002Fpublishers\u002Fanalysis-services\u002Fvsextensions\u002Fpowerbi-modeling-mcp\u002F[version]\u002Fvspackage?targetPlatform=[platform]`\n   - 示例（版本 `0.1.9`，平台 `win32-x64`）：`https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002F_apis\u002Fpublic\u002Fgallery\u002Fpublishers\u002Fanalysis-services\u002Fvsextensions\u002Fpowerbi-modeling-mcp\u002F0.1.9\u002Fvspackage?targetPlatform=win32-x64`\n2. 将下载的 `.visx` 文件重命名为 `.zip`。\n3. 将内容解压到您选择的文件夹中，例如：`C:\\MCPServers\\PowerBIModelingMCP`。\n4. 运行 `\\extension\\server\\powerbi-modeling-mcp.exe`。\n5. 从控制台复制 MCP JSON 注册信息，并将其注册到您首选的 MCP 客户端工具中。\n\n以下是一个应在大多数 MCP 客户端中适用的配置示例：\n\n```json\n{\n\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\"type\": \"stdio\",\n\t\t\"command\": \"C:\\\\MCPServers\\\\PowerBIModelingMCP\\\\extension\\\\server\\\\powerbi-modeling-mcp.exe\",\n\t\t\"args\": [\n\t\t\t\"--start\"                \n\t\t],\n\t\t\"env\": {}\t\t\t\n\t}\t\n}\n```\n\n## 🚀 开始使用\n\n**首先，您必须连接到 Power BI 语义模型**，该模型可以位于 Power BI Desktop、Fabric 工作区或 Power BI 项目 (PBIP) 文件中。\n\n- **对于 Power BI Desktop：**\n\n\t```\n\t连接到 Power BI Desktop 中的 '[文件名]'。\n\t```\n\n- **对于 Fabric 工作区中的语义模型：**\n\n\t```\n\t连接到 Fabric 工作区 '[工作区名称]' 中的语义模型 '[语义模型名称]'。\n\t```\n  \n- **对于 Power BI 项目文件：**\n\n\t```\n\t打开 PBIP 文件夹 '[PBIP 定义\u002FTMDL 文件夹路径]' 中的语义模型。\n\t```\n\n连接建立后，您可以使用自然语言让 AI 代理进行任何建模更改。要开始使用，可以尝试以下场景之一。\n\n### 示例场景\n\n\n| 场景                                                | 提示示例                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |\n| ------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |\n| 分析命名规范并批量重命名。              | `分析我的模型的命名规范，并建议重命名以确保一致性。`\u003Cbr>`分析‘Sales’表的命名规范，并将相同的模式应用到整个模型中。`                                                                                                                                                                                                         |\n| 为整个模型设置描述，用于文档记录。   | `为所有度量值、列和表添加描述，清晰说明其用途，并用简单易懂的语言解释DAX代码背后的逻辑。`                                                                                                                                                                                                                                    |\n| 翻译你的语义模型。                          | `为我的模型生成法语翻译，包括表、列和度量值。`                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |\n| 将度量值重构为计算组或自定义函数。       | `将度量值‘Sales Amount 12M Avg’和‘Sales Amount 6M Avg’重构为一个计算组，并新增24个月和3个月的变体。`                                                                                                                                                                                                                                                                    |\n| 重构查询以使用语义模型参数。 | `分析所有表的Power Query代码，识别数据源配置，并创建语义模型参数，以便轻松切换数据源位置。`                                                                                                                                                                                                                      |\n| 对比多个模型中的DAX查询性能。          | `连接到语义模型‘V1’和‘V2’，并将以下DAX查询分别在两个模型上进行性能对比。[DAX查询] `                                                                                                                                                                                                                                                                                      |\n| 记录你的语义模型                            | `生成一个Markdown文档（.md），为Power BI语义模型提供完整、专业的文档。使用简单的Mermaid图表展示表之间的关系；为每个度量值记录DAX代码及业务逻辑描述，并采用易于理解的业务术语命名；记录行级筛选器；通过分析Power Query代码记录数据源信息。` |\n\n> [!TIP]\n> 上述场景仅为示例。该MCP服务器为您的代理配备了适用于任何类型模型变更的建模工具，只需提供合适的提示和上下文，即可自动化几乎任何建模任务。\n\n### 确认提示\n\n本MCP服务器支持[Elicitation MCP协议](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fspecification\u002F2025-06-18\u002Fclient\u002Felicitation)，要求用户对以下操作进行批准：\n\n- 在首次对语义模型进行修改之前。\n- 在首次针对语义模型执行查询之前。\n\n![mcp-server-elicitation](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_3df3dc4c884a.png)\n\n> [!TIP]\n> 您可以通过使用`--skipconfirmation`选项来配置MCP，以跳过这些确认步骤。\n\n## 🛠️ 可用工具\n\n| 工具名称                               | 功能                                                                                                   |\n| --------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **connection_operations**               | 连接到 Power BI Desktop 或 Fabric 工作区                                                               |\n| **database_operations**                 | 管理语义模型——连接、创建、更新、列出数据库，导入\u002F导出 TMDL 文件夹，部署到 Fabric |\n| **transaction_operations**              | 控制数据库事务（开始、提交、回滚、获取状态）                                            |\n| **model_operations**                    | 操作整个模型（获取、创建、更新、刷新、获取统计信息、重命名）                                  |\n| **table_operations**                    | 管理表（创建、更新、删除、获取、列出、刷新、重命名）                                             |\n| **column_operations**                   | 管理单个表列（创建、更新、删除、获取、列出、重命名）                                    |\n| **measure_operations**                  | 管理单个 DAX 度量（创建、更新、删除、获取、列出、重命名、在表之间移动）                |\n| **relationship_operations**             | 处理表之间的关系（创建、更新、删除、启用\u002F禁用、查找）                        |\n| **dax_query_operations**                | 对模型执行、验证和生成 DAX 查询                                                  |\n| **trace_operations**                    | 对语义模型执行跟踪操作，以捕获和分析 Analysis Services 事件。                    |\n| **partition_operations**                | 管理表分区（创建、更新、删除、刷新特定分区）                                  |\n| **user_hierarchy_operations**           | 使用用户定义的层次结构（创建、更新、删除级别、重新排序）                                    |\n| **calculation_group_operations**        | 管理计算组以及用于时间智能和其他计算的计算项                                                   |\n| **security_role_operations**            | 配置安全角色和行级安全性 (RLS) 表权限                                        |\n| **perspective_operations**              | 管理视角及其成员（针对不同受众的模型筛选视图）                    |\n| **named_expression_operations**         | 使用命名表达式和 Power Query 参数（创建、更新、删除、获取、列出、重命名）             |\n| **function_operations**                 | 管理单个 DAX 用户自定义函数                                                                   |\n| **culture_operations**                  | 管理多语言支持的文化设置（创建、更新、删除、获取有效文化名称）                   |\n| **object_translation_operations**       | 处理不同文化和语言之间的模型对象翻译                                      |\n| **calendar_operations**                 | 管理日历对象和时间智能列组                                                    |\n| **query_group_operations**              | 组织和管理 Power Query 表达式的查询组                                                   |\n\n> [!NOTE]\n> - 本项目目前处于公开预览阶段，在正式发布之前，工具可能会发生重大变化。\n> - 您可以请 AI 解释可用的工具，并展示如何使用它们的示例。例如：`告诉我使用 powerbi-modeling-mcp 可以做哪些事情，并给出一些示例`\n\n## ▶️ 可用提示\n\n此 MCP 服务器包含内置提示，可帮助您快速上手。在 **Visual Studio Code** 中，只需在聊天框中输入 `\u002F` 命令，即可访问可用的 MCP 提示。\n\n![vscode-mcp-prompts](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_3441bd37cabc.png)\n\n| 提示名称                 | 功能                                                                                                                                                                                   |\n| --------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **CreateDAXQuery**          | 根据您的语义模型和自然语言问题创建 DAX 查询。附加 `dax_query_instructions_and_examples` 资源，为 LLM 提供 DAX 语言上下文。           |\n| **RunDAXQueryWithMetrics**  | 执行 DAX 查询，可选择清除缓存并仅返回执行指标。                                                                                                    |\n| **AnalyzeDAXQuery**         | 通过清除缓存后运行 DAX 查询，并查看执行指标来分析查询性能，以发现潜在问题。                                                                         |\n| **ConnectToPowerBIDesktop** | 搜索与文件名匹配的 Power BI Desktop Analysis Services 实例并连接到该实例。                                                                                    |\n| **ConnectToFabric**         | 连接到 Fabric 工作区中的语义模型。                                                                                                                                            |\n| **ConnectToPBIP** | 从 Power BI 项目文件中的语义模型加载 TMDL 定义。附加 `powerbi_project_instructions` 资源，为 LLM 提供 Power BI 项目 (PBIP) 上下文。 |\n\n> [!NOTE]\n> 部分提示还会附加资源，为 LLM 提供重要上下文。\n\n## ⚙️ 设置\n\nMCP 服务器支持多个命令行选项和环境变量：\n\n| 命令行选项  | 默认值     | 描述                                                                                                                                                                                                               |\n| -------------------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| `--start`            |             | 启动 MCP 服务器；这是与 MCP 客户端注册服务器所必需的。                                                                                                                                                 |\n| `--readwrite`        | 是         | 默认启用，在将编辑应用到语义模型之前会显示确认提示（每个数据库仅一次），从而允许写操作。                                                                                 |\n| `--readonly`         |             | 安全模式，禁止对语义模型进行任何写操作。                                                                                                                                                           |\n| `--skipconfirmation` |             | 自动批准所有写操作，无需确认提示。仅当您确信要执行的操作并且已对语义模型进行了适当备份时，才应使用跳过确认模式。 |\n| `--compatibility`    | PowerBI     | 默认情况下，它针对 Power BI 语义模型进行了优化。如果您希望将此 MCP 服务器用于 Analysis Services 数据库，请将设置更改为 `Full`。                                                            |\n| `--authmode`         | interactive | 设置身份验证模式：`serviceprincipal` 或 `interactive`。                                                                                                                                                                 |\n\n| 环境变量名称           | 默认值 | 描述                                                                                                                                                                                                                                         |\n| ----------------------------------- | ------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| `AZURE_CLIENT_ID`                   |         | Microsoft Entra 服务主体的应用程序（客户端）ID。在使用 `--authmode serviceprincipal` 时必填。                                                                                                                                  |\n| `AZURE_TENANT_ID`                   |         | Microsoft Entra 租户（目录）ID。在使用 `--authmode serviceprincipal` 时必填。                                                                                                                                                             |\n| `AZURE_CLIENT_SECRET`               |         | 服务主体的客户端密码。在使用基于密码的身份验证且 `--authmode serviceprincipal` 时必填。                                                                                                                     |\n| `AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PATH`     |         | 服务主体的 PFX\u002FPEM 证书文件路径。在使用基于证书的身份验证而非客户端密码且 `--authmode serviceprincipal` 时必填。                                                                    |\n| `AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PASSWORD` |         | 如果证书受密码保护，则为证书文件的密码。仅在使用基于证书的身份验证且 `--authmode serviceprincipal` 时使用。                                                                                    |\n| `PBI_MODELING_MCP_ACCESS_TOKEN`     |         | 配置后，MCP 服务器会在连接到 Fabric 工作区中的语义模型时使用指定的访问令牌，而不会提示进行身份验证。这在应用程序自行处理身份验证的情况下非常有用。 |\n\n**对于 Visual Studio Code**，您可以在 **用户设置** 中设置命令行选项和环境变量：\n\n打开 **Visual Studio Code** 的 [用户设置](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdocs\u002Fconfigure\u002Fsettings#_settings-editor)，并搜索 `@ext:Microsoft.powerbi-modeling-mcp`。\n\n![VS Code 设置](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_readme_e25f328abbe2.png)\n\n**对于手动安装**，您可以通过 MCP 服务器注册 JSON 文件中的 `args` 属性配置命令行选项，并通过 `env` 属性设置环境变量：\n\n```json\n{\n\"servers\": {\n\t\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\t\"command\": \"[MCP 服务器文件夹路径]\\\\powerbi-modeling-mcp.exe\",\n\t\t\t\"args\": [\n\t\t\t\t\"--start\"\n                , \"--skipconfirmation\"\n\t\t\t],\n\t\t\t\"env\": {\n\t\t\t\t\"PBI_MODELING_MCP_ACCESS_TOKEN\": \"[ACCESS_TOKEN]\"\n\t\t\t},\n\t\t\t\"type\": \"stdio\"\n\t\t}\n\t}\n}\n```\n\n## 💬 反馈与支持\n\n- 请查看[故障排除指南](TROUBLESHOOTING.md)，以诊断并解决常见问题。\n- 我们正在公开开发此项目。您的反馈对我们非常重要，将帮助我们塑造 Power BI Modeling MCP 服务器的未来。\n    - 👉 在公共 GitHub 仓库中[提交问题](..\u002F..\u002Fissues)——我们非常期待您的意见！\n\n## 注意事项与限制\n\n- 此 MCP 服务器遵循与外部工具执行建模操作相同的规则和行为。有关更多信息，请参阅[文档](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fpower-bi\u002Ftransform-model\u002Fdesktop-external-tools#data-modeling-operations)。\n\n## 数据隐私与 LLM 提供商\n\nMCP 服务器在**本地**运行，并使用您现有的凭据和权限连接到您的语义模型——它不会绕过任何 Power BI 安全控制措施。然而，MCP 服务器检索的数据（元数据、模式或查询结果）会被发送到 MCP 客户端（例如 VS Code），随后可能作为对话上下文的一部分转发给配置的 LLM 提供商。\n\n简而言之：**AI 辅助功能不会扩大数据访问范围，但可能会将已访问的数据传输给 LLM 提供商。** 治理工作应侧重于贵组织的 AI 数据处理政策以及 LLM 提供商的服务条款，而不应仅仅依赖 Power BI 的安全控制措施。\n\n如果您使用 GitHub Copilot，请参阅[GitHub Copilot 模型托管文档](https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Freference\u002Fai-models\u002Fmodel-hosting)，了解数据如何与外部 AI 模型提供商共享的详细信息。\n\n## 安全性\n\n您的凭据始终通过官方的 [Azure Identity SDK](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fazure-sdk-for-net\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsdk\u002Fidentity\u002FAzure.Identity\u002FREADME.md) 安全地处理——**我们绝不会直接存储或管理令牌**。\n\nMCP 作为一种现象，非常新颖且处于技术前沿。与所有新技术标准一样，请务必进行安全审查，以确保任何与 MCP 服务器集成的系统都符合您所在系统应遵守的所有法规和标准。这不仅包括 Power BI 建模 MCP 服务器，还涵盖您选择实施的任何 MCP 客户端\u002F代理，直至模型提供商。\n\n您应当遵循 Microsoft 针对 MCP 服务器的安全指导，包括启用 Entra ID 身份验证、安全的令牌管理和网络隔离。有关详细信息，请参阅 [Microsoft 安全文档](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fazure\u002Fapi-management\u002Fsecure-mcp-servers)。\n\n## 权限与风险\n\nMCP 客户端可以根据用户的 Fabric RBAC 权限调用操作。如果客户端处于自主运行状态或配置不当，可能会执行破坏性操作。在部署之前，您应当审查并应用最小权限的 RBAC 角色，并实施相应的保护措施。然而，某些保护措施（例如用于防止破坏性操作的标志）并未在 MCP 规范中标准化，可能并非所有客户端都支持。\n\n## 数据收集\n\n本软件可能会收集有关您及您使用本软件的信息，并将其发送至 Microsoft。Microsoft 可能会利用这些信息来提供服务并改进其产品和服务。此外，本软件中的一些功能可能使您和 Microsoft 能够从您的应用程序用户处收集数据。如果您使用这些功能，必须遵守适用法律，包括向您的应用程序用户提供适当的通知，并附上 Microsoft 的[隐私声明](https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fprivacy\u002Fprivacystatement)。有关数据收集和使用的更多信息，请参阅帮助文档和我们的隐私声明。您使用本软件即表示您同意上述做法。\n\n## 合规责任\n\n此 MCP 服务器可能会被安装、使用，并与第三方客户端和服务共享数据，例如运行在 Microsoft 合规边界之外的第三方 LLM。您有责任确保任何集成均符合适用的组织、监管和合同要求。\n\n## 第三方组件\n\n此 MCP 服务器可能使用或依赖第三方组件。您有责任审查并遵守任何第三方组件的许可协议及安全状况。\n\n## 出口管制\n\n使用本软件必须遵守所有适用的出口法律法规，包括美国《出口管理条例》以及当地司法管辖区的相关要求。\n\n## 无担保 \u002F 责任限制\n\n本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或默示保证或条件。对于因使用、误用或错误配置本软件而导致的任何损害，Microsoft 概不负责。\n\n## 行为准则\n\n本项目已采纳 [Microsoft 开源行为准则](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002F)。如需更多信息，请参阅 [行为准则常见问题解答](https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com\u002Fcodeofconduct\u002Ffaq\u002F) 或发送电子邮件至 [open@microsoft.com](mailto:open@microsoft.com)，提出任何其他问题或意见。","# Power BI Modeling MCP 快速上手指南\n\nPower BI Modeling MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的本地服务，旨在让 AI 代理能够无缝连接并操作 Power BI 语义模型。通过自然语言指令，您可以自动化执行建模任务、批量重构、DAX 验证及最佳实践检查。\n\n> **⚠️ 重要警告**：在连接 AI 代理之前，**务必备份您的模型**。LLM 可能会产生意外结果导致数据变更，且存在敏感信息泄露风险。本工具仅支持建模操作（如表、列、度量值），不支持修改报表页面或布局。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下系统要求和前置依赖：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux。\n*   **核心依赖**：\n    *   **Node.js**：如果您选择使用 `npx` 方式安装（推荐手动配置时使用）。\n    *   **Visual Studio Code (VS Code)**：推荐使用此编辑器以获得最佳体验。\n*   **账号与权限**：\n    *   有效的 Microsoft 账号，拥有访问目标 Power BI 语义模型、Fabric 工作区或 PBIP 项目的权限。\n    *   **GitHub Copilot 订阅**：需激活 GitHub Copilot 及 GitHub Copilot Chat 扩展。\n    *   **企业用户注意**：如果是企业账户，管理员需在 GitHub 设置中启用 \"MCP servers in Copilot\" 选项。\n*   **AI 模型建议**：为获得最佳推理效果，建议选择深度推理模型（如 `GPT-4o`, `Claude Sonnet` 等）。\n\n## 安装步骤\n\n您可以根据需求选择 **VS Code 扩展安装**（最简单）或 **手动配置安装**。\n\n### 方法一：Visual Studio Code 扩展（推荐）\n\n这是最便捷的集成方式，适合直接在 VS Code 中通过 Copilot 聊天使用。\n\n1.  **安装基础软件**：\n    下载并安装 [Visual Studio Code](https:\u002F\u002Fcode.visualstudio.com\u002Fdownload)。\n\n2.  **安装必要扩展**：\n    在 VS Code 扩展市场搜索并安装以下插件：\n    *   `GitHub Copilot`\n    *   `GitHub Copilot Chat`\n    *   `Power BI Modeling MCP` (或直接访问 [安装链接](https:\u002F\u002Faka.ms\u002Fpowerbi-modeling-mcp-vscode))\n\n3.  **验证安装**：\n    *   打开 **GitHub Copilot Chat** 面板。\n    *   确认工具列表中已显示 `powerbi-modeling-mcp` 并被选中。\n    *   *若未显示*：请前往 GitHub.com 设置，确保已启用 \"MCP servers in Copilot\"。\n\n### 方法二：手动配置 (适用于其他 IDE 或 CLI)\n\n如果您需要在非 VS Code 环境中使用，可通过 `npx` 或下载二进制文件进行配置。\n\n#### 选项 A：使用 NPX (需 Node.js)\n\n将以下 JSON 配置添加到您的 MCP 客户端配置文件中。Node 将自动从 npm 拉取最新包。\n\n```json\n{\n\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\t\"type\": \"stdio\",\n\t\t\t\"command\": \"npx\",\n\t\t\t\"args\": [\n\t\t\t\t\"-y\",\n\t\t\t\t\"@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp@latest\",\n\t\t\t\t\"--start\"\t\t\t\t\n\t\t\t]\n\t}\t\n}\n```\n\n#### 选项 B：手动下载二进制文件\n\n1.  **下载安装包**：\n    根据版本和平台下载 `.vsix` 包（示例为 v0.1.9, win32-x64）：\n    `https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002F_apis\u002Fpublic\u002Fgallery\u002Fpublishers\u002Fanalysis-services\u002Fvsextensions\u002Fpowerbi-modeling-mcp\u002F0.1.9\u002Fvspackage?targetPlatform=win32-x64`\n\n2.  **解压文件**：\n    *   将下载的 `.vsix` 文件重命名为 `.zip`。\n    *   解压内容到指定目录，例如：`C:\\MCPServers\\PowerBIModelingMCP`。\n\n3.  **注册配置**：\n    运行 `\\extension\\server\\powerbi-modeling-mcp.exe` 获取注册信息，或在 MCP 客户端中添加如下配置：\n\n```json\n{\n\t\"powerbi-modeling-mcp\": {\n\t\t\"type\": \"stdio\",\n\t\t\"command\": \"C:\\\\MCPServers\\\\PowerBIModelingMCP\\\\extension\\\\server\\\\powerbi-modeling-mcp.exe\",\n\t\t\"args\": [\n\t\t\t\"--start\"                \n\t\t],\n\t\t\"env\": {}\t\t\t\n\t}\t\n}\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，您需要先连接到具体的 Power BI 语义模型，然后即可通过自然语言下达指令。\n\n### 1. 建立连接\n\n在 Copilot 聊天窗口中，根据您的模型位置输入以下任一指令：\n\n*   **连接 Power BI Desktop 文件**：\n    ```text\n    Connect to '[文件名]' in Power BI Desktop\n    ```\n    *(请将 `[文件名]` 替换为实际打开的 .pbix 文件名)*\n\n*   **连接 Fabric 工作区中的语义模型**：\n    ```text\n    Connect to semantic model '[语义模型名称]' in Fabric Workspace '[工作区名称]'\n    ```\n\n*   **连接 Power BI Project (PBIP) 文件夹**：\n    ```text\n    Open semantic model from PBIP folder '[PBIP 中 definition\u002FTMDL 文件夹的路径]'\n    ```\n\n### 2. 执行建模任务\n\n连接成功后，直接使用自然语言描述您的需求。系统会在首次修改或查询前请求您的确认（除非使用了 `--skipconfirmation` 参数）。\n\n**常用场景示例：**\n\n*   **批量重命名以统一规范**：\n    > \"Analyze my model's naming conventions and suggest renames to ensure consistency.\"\n    > （分析我的模型命名规范，并建议重命名以确保一致性。）\n\n*   **自动生成文档描述**：\n    > \"Add descriptions to all measures, columns, and tables to clearly explain their purpose and explain the logic behind the DAX code in simple, understandable terms.\"\n    > （为所有度量值、列和表添加描述，用简单易懂的语言解释其用途及背后的 DAX 逻辑。）\n\n*   **模型翻译**：\n    > \"Generate a French translation for my model including tables, columns and measures.\"\n    > （为我的模型生成法语翻译，包括表、列和度量值。）\n\n*   **重构度量值为计算组**：\n    > \"Refactor measures 'Sales Amount 12M Avg' and 'Sales Amount 6M Avg' into a calculation group and include new variants: 24M and 3M.\"\n    > （将度量值重构为计算组，并包含新的变体：24M 和 3M。）\n\n*   **DAX 查询基准测试**：\n    > \"Connect to semantic model 'V1' and 'V2'. And benchmark the following DAX query against both models. [在此处粘贴 DAX 查询]\"\n\n> **提示**：以上仅为示例。只要提供清晰的上下文和指令，该 MCP 服务器可协助您完成 virtually any modeling task（几乎任何建模任务）。","某零售企业的数据分析师正面临季度末紧急任务，需要为覆盖全球 20 个分公司的 Power BI 语义模型统一更新货币换算逻辑并添加新的安全角色。\n\n### 没有 powerbi-modeling-mcp 时\n- **重复劳动耗时巨大**：分析师必须手动打开模型，逐个为上百个度量值编写或修改 DAX 公式，极易因疲劳产生复制粘贴错误。\n- **批量重构风险高**：若要统一重命名数百个字段以符合新规范，缺乏事务支持，一旦中途出错很难回滚，可能导致模型损坏。\n- **最佳实践难落地**：人工检查模型是否符合性能优化标准（如避免双向过滤）效率极低，往往只能抽样检查，遗留隐患多。\n- **验证流程繁琐**：每修改一个关键指标，都需要手动切换界面运行测试查询来验证结果准确性，打断心流且耗时。\n\n### 使用 powerbi-modeling-mcp 后\n- **自然语言驱动批量变更**：分析师只需告诉 AI“为所有销售类度量值添加汇率转换逻辑”，powerbi-modeling-mcp 即可自动在数秒内完成上百个对象的创建与更新。\n- **安全的大规模重构**：利用其事务支持能力，一次性执行全模型字段重命名或安全规则部署，若遇错误自动回滚，确保模型始终处于一致状态。\n- **自动合规性检查**：AI 代理自动扫描模型并应用建模最佳实践，即时修复潜在的性能瓶颈，无需人工逐页审查。\n- **智能查询验证**：直接在对话中让 AI 执行复杂的 DAX 测试查询，实时反馈计算结果是否正确，大幅缩短调试周期。\n\npowerbi-modeling-mcp 将原本需要数天的高风险手工建模工作，转化为分钟级的自动化智能流程，彻底释放了数据专家的生产力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmicrosoft_powerbi-modeling-mcp_d913ca71.png","microsoft","Microsoft","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmicrosoft_4900709c.png","Open source projects and samples from Microsoft",null,"opensource@microsoft.com","OpenAtMicrosoft","https:\u002F\u002Fopensource.microsoft.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft",618,118,"2026-04-09T18:12:25","MIT","Windows, 未明确说明支持 Linux\u002FmacOS (主要提供 Windows .exe 和 VSIX 安装包)","不需要 GPU","未说明",{"notes":90,"python":91,"dependencies":92},"该工具是一个本地 MCP 服务器，用于连接 AI 代理与 Power BI 语义模型。主要通过 Visual Studio Code 扩展安装，或通过 Node.js (npx) 运行，也可下载独立的 Windows .exe 文件运行。它不依赖 Python 或 GPU，但需要访问外部 LLM 服务（如 GPT-5 或 Claude Sonnet 4.5）来处理自然语言请求。首次使用前需备份模型，且部分企业账户需在 GitHub 设置中手动启用 'MCP servers in Copilot' 选项。","不需要 Python (基于 Node.js 或独立 .exe 运行)",[93,94,95,96,97],"Node.js (使用 npx 安装时必需)","@microsoft\u002Fpowerbi-modeling-mcp (npm 包)","Visual Studio Code (推荐)","GitHub Copilot 扩展","GitHub Copilot Chat 扩展",[13,52],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-10T10:34:30.497716",[],[]]