Power BI Modeling MCP: Passar da Intenção à Modelação com Linguagem Natural

E se pudessem pedir ao vosso modelo Power BI para se corrigir sozinho?

No Ignite 2025, a Microsoft lançou o 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.

O que é o MCP?

O 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.

O 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.

O que muda na prática?

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

“Analisa as naming conventions do meu modelo e sugere renomeações para garantir consistência.”

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

“Adiciona descrições a todas as métricas, colunas e tabelas, explicando a lógica DAX em termos simples.”

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

“Gera uma tradução francesa para o modelo, incluindo tabelas, colunas e medidas.”

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

“Executa esta query DAX e analisa as métricas de performance.”

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

O 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.

Utilização de linguagem natural para configurar e modificar modelos semânticos no Power BI.

IInstalação do Power BI Modeling MCP

A forma mais simples de começar a utilizar o Power BI Modeling MCP envolve três passos:

  1. Instalar o Visual Studio Code (VS Code).
  2. Instalar as extensões GitHub Copilot e GitHub Copilot Chat.
  3. 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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