E se pudessem pedir ao vosso modelo Power BI para se corrigir sozinho?
At Ignite 2025, Microsoft released the Power BI Modeling MCP, uma extensão que liga agentes de inteligência artificial diretamente aos modelos semânticos.
Em vez de editar objeto a objeto, passa-se a descrever o que se pretende em linguagem natural. Desta forma, o agente trata das alterações necessárias.
What is the MCP?
The Model Context Protocol (MCP) define a forma como os agentes de IA comunicam com ferramentas externas.
Na prática, funciona como um tradutor universal: o utilizador escreve em linguagem natural, o LLM converte o pedido em chamadas de API e o Power BI executa as alterações.
The Power BI Modeling MCP implementa este protocolo para criar um canal direto entre o GitHub Copilot e os modelos semânticos.
Para isso, utiliza as mesmas tecnologias de acesso que o Power BI Desktop usa internamente, nomeadamente TOM para metadados e ADOMD.NET para queries.
Assim, os utilizadores podem controlar diferentes operações através de linguagem natural, em vez de recorrerem apenas a cliques.
What changes in practice?
Com o Power BI Modeling MCP, diversas tarefas de modelação podem ser realizadas através de instruções em linguagem natural.
Por exemplo, imaginemos os seguintes cenários do dia a dia:
Consistência de Naming Conventions
“Analyze the naming conventions in my model and suggest renamings to ensure consistency.”
Neste caso, o agente percorre tabelas, colunas e métricas para identificar padrões e inconsistências.
Posteriormente, aplica as correções solicitadas.
Além disso, é possível pedir ao agente que analise uma tabela específica e replique o mesmo padrão para o resto do modelo.
Documentação Automática
“Add descriptions to all measures, columns, and tables, explaining the DAX logic in simple terms.”
Aquela documentação que ninguém tem tempo de fazer? Com o Power BI Modeling MCP, é possível automatizar esta tarefa através de um único prompt.
Para isso, o agente analisa o código DAX e gera descrições compreensíveis para os utilizadores de negócio.
Traduções e Internacionalização
“Generate a French translation for the model, including tables, columns, and measures.”
O suporte multilingue (multi-language support) exige, normalmente, uma configuração manual extensa.
No entanto, com esta ferramenta, é possível automatizar o processo.
Desta forma, a criação de traduções para diferentes elementos do modelo torna-se mais simples.
Queries DAX e Validação
“Execute this DAX query and analyse the performance metrics.”
Neste cenário, o agente não se limita a executar queries DAX.
Além disso, pode limpar a cache, medir tempos de execução e identificar potenciais problemas de desempenho.
O Poder das Operações em Massa
Uma das principais vantagens do Power BI Modeling MCP está na capacidade de executar operações em massa (bulk operations).
Por exemplo, a ferramenta permite renomear centenas de objetos, aplicar regras de Row-Level Security (RLS) em múltiplas tabelas e criar traduções para modelos inteiros.
Além disso, permite gerar documentação e realizar outras tarefas repetitivas.
Assim, processos que anteriormente exigiam horas de trabalho manual podem passar a ser executados muito mais rapidamente.
Consequentemente, a automatização também ajuda a reduzir o risco de erro humano.
A lista de operações disponíveis é extensa e inclui:
- Gestão de tabelas, colunas e métricas;
- Relações e partições;
- Hierarquias e calculation groups;
- Roles e perspetivas;
- Traduções e outras operações de modelação.
Ligação a Diferentes Fontes
The MCP Server pode estabelecer ligações a três tipos de fontes.
Desta forma, as equipas conseguem trabalhar com modelos locais, modelos na cloud e ficheiros de projeto.
Power BI Desktop
O agente pode ligar-se a ficheiros .pbix abertos localmente.
Para isso, basta utilizar uma instrução como:
Connect to '[Nome do Ficheiro]' in Power BI Desktop
Em seguida, o agente encontra a instância correspondente do Analysis Services.
Fabric Workspaces
Por outro lado, também é possível ligar o agente a modelos semânticos na cloud, alojados em workspaces do Microsoft Fabric.
Neste caso, pode utilizar-se a seguinte instrução:
Connect to semantic model '[Nome]' in Fabric Workspace '[Workspace]'
Assim, o agente estabelece a ligação ao modelo remoto.
Ficheiros PBIP/TMDL
A terceira opção destina-se a quem trabalha com Power BI Projects (PBIP) e utiliza Git para controlar versões dos modelos.
Neste cenário, o agente consegue abrir pastas TMDL, realizar alterações e guardar os resultados.
Além disso, não é necessário abrir o Power BI Desktop para executar estas operações.
Esta opção é particularmente interessante para equipas que adotaram práticas DevOps.
Por exemplo, é possível utilizar workflows de CI/CD que recorrem ao MCP para validar ou transformar modelos automaticamente.
IInstalação do Power BI Modeling MCP
A forma mais simples de começar a utilizar o Power BI Modeling MCP envolve três passos:
- Instalar o Visual Studio Code (VS Code).
- Instalar as extensões GitHub Copilot and GitHub Copilot Chat.
- Instalar a extensão Power BI Modeling MCP.
Depois da instalação e configuração, o servidor MCP fica disponível no chat do Copilot.
Por outro lado, quem prefere utilizar outros clientes MCP, como o Claude Desktop, também pode recorrer à instalação manual.
Para isso, basta descarregar o executável e registar o servidor no cliente pretendido.
Vale a Pena Experimentar?
Para quem trabalha regularmente com modelação de dados em Power BI, o Power BI Modeling MCP permite eliminar várias tarefas repetitivas.
Além disso, abre possibilidades que anteriormente não existiam.
A capacidade de descrever intenções em vez de executar manualmente cada alteração representa uma mudança na forma como interagimos com os modelos.
No entanto, esta ferramenta não substitui o conhecimento técnico.
Continua a ser necessário compreender o que se pretende fazer e validar os resultados. Ainda assim, permite libertar tempo para o trabalho que realmente importa.
A modelação em Power BI está a evoluir. Neste sentido, esta ferramenta representa um primeiro passo numa direção interessante.
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