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解决的问题

该项目在 AI 代理与 Power BI 语义模型之间搭建了一座桥梁，使用户能够使用自然语言而非手动配置来管理和修改其数据模型。它消除了重复的手动任务，例如批量重命名、重构 DAX 度量值以及文档化模型，这些任务原本可能需要数小时的工作。

工作原理

它实现了 Model Context Protocol (MCP)，作为一个本地服务器，将 AI 代理（如使用 GitHub Copilot 的 VS Code）连接到 Power BI Desktop、Fabric 工作区或 Power BI Project (PBIP) 文件。该服务器公开了大量工具，AI 代理可以调用这些工具直接在语义模型上执行建模操作——例如创建表、管理关系以及验证 DAX 查询。

适用人群

希望自动化语义建模流程，并利用 AI 加速开发、重构代码和维护文档的数据工程师、Power BI 开发人员和分析师。

主要亮点

• 自然语言建模：使用普通英语创建、更新和管理表、列和度量值。
• 批量操作：支持事务，可同时对数百个对象执行批量更改。
• 代理工作流：支持 TMDL 和 PBIP 文件，使 AI 代理能够自主规划并执行复杂任务。
• DAX 集成：执行并验证 DAX 查询，以排查计算问题并探索数据。
• 全面的工具集：包含用于安全角色、计算组、分区和多语言翻译的专用工具。