powerBI-mcp
Automates Power BI dashboard creation by selecting templates, mapping dataset schemas, and injecting data into PBIP files via AI.
README
Power BI AI Dashboard Generator
Ce projet automatise la création de tableaux de bord Power BI en utilisant l'IA (Antigravity) et un serveur MCP.
Fonctionnement du système
- Prompt Utilisateur : Vous décrivez le besoin (ex: "Crée un dashboard pour suivre les ventes mensuelles et la performance des agents").
- Scoring & Sélection : Le serveur MCP (
select_template) parcourt la bibliothèque de templates et sélectionne celui qui correspond le mieux à l'intention. - Analyse de Schéma :
get_dataset_schema: Lit les tables et colonnes disponibles dans votre jeu de données réel.get_template_schema: Lit les besoins du template (ex: "Cherche une colonne Date et une colonne Ventes").
- Mapping Sémantique : L'IA (
map_fields) fait le lien entre les deux mondes (ex:Salesdans le template =>Montant_HTdans votre dataset). - Injection Automatisée : Le serveur MCP (
inject_pbip) modifie les fichiers JSON de la structure.pbippour injecter vos données réelles. 6.## 🚀 Installation & Utilisation
Pour faciliter l'usage, ce projet tourne directement sous Python (Windows/macOS/Linux).
Prérequis
- Python 3.10+ installé.
Démarrage Rapide
- Ouvrez le dossier
powerbi-ai-dashboard. - Lancez
start_mcp.bat(sur Windows) oupython mcp-server/main.pyailleurs. - C'est tout ! Le serveur MCP est prêt à recevoir les instructions de l'IA (Antigravity ou OpenWebUI). : Le cerveau du système (Tools Python).
templates/: Votre bibliothèque de designs premium.datasets/: Schémas de vos données sources.outputs/: Les rapports générés dynamiquement.
Pourquoi le format PBIP ?
Le format Power BI Project (.pbip) est essentiel car il stocke le rapport sous forme de fichiers texte (JSON). Cela permet à l'IA de modifier directement les "bindings" (liaisons) des visuels sans avoir besoin d'ouvrir l'interface graphique de Power BI.
[!TIP] Pour ajouter de nouveaux templates, il suffit de copier un dossier
.pbipdans le dossiertemplates/et de générer sonschema.jsonvia l'outilextract_schema.py.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.