Power BI MCP Server: conecta Agentes de IA con Modelos Locales

Durante años, las herramientas de inteligencia empresarial han evolucionado hacia interfaces más intuitivas, colaborativas y automatizadas. En paralelo, los modelos de lenguaje (LLMs) se han convertido en compañeros habituales de analistas y desarrolladores, capaces de escribir código, documentar y resolver problemas en tiempo real.

El gran reto de los últimos años era unir ambos mundos de forma estándar, segura y extensible. Aquí es donde aparece MCP (Model Context Protocol), un protocolo abierto que permite conectar herramientas locales (como Power BI Desktop) con agentes inteligentes, editores de código o asistentes de IA.

De hecho, en los últimos meses, la llegada del Power BI MCP Server ha supuesto una revolución silenciosa en la forma de interactuar con los modelos semánticos de Power BI, tanto para desarrolladores como para usuarios avanzados.

En este artículo veremos qué es MCP, cómo funciona, por qué es relevante y qué posibilidades abre para el ecosistema de Power BI.

¿Qué es MCP?

Un servidor MCP actúa como un puente estructurado entre una herramienta y cualquier asistente o proceso que necesite entender su contexto.

Por lo tanto, se podría decir que MCP permite que las herramientas «hablen un lenguaje común» para que nos comuniquemos con las herramientas en lenguaje natural.

¿Por qué es tan importante?

• Permite a los LLM obtener información real de las herramientas, no solo trabajar con texto que se les describe.
• Evita plugins propietarios de terceros: MCP es abierto, transparente y extensible.
• Permite automatizar y estandarizar flujos que antes eran manuales y dispersos.
• Las aplicaciones no exponen datos sensibles a la nube: es el cliente de IA el que se conecta localmente al servidor.

MCP dentro del ecosistema Power BI

Cuando Microsoft lanzó la integración de Copilot en Power BI, dejó claro que la IA iba a ser un pilar fundamental en el futuro de la plataforma. Sin embargo, estas capacidades estaban limitadas a la nube, a capacidades premium y a entornos concretos.

Power BI MCP Server (versión Desktop) cambia el juego porque:

• Funciona en local.
• No necesita conexión al servicio de Power BI.
• Expone directamente el modelo semántico del .pbix abierto en local.
• Permite que cualquier herramienta compatible con MCP consulte y manipule partes del model; esto incluye tablas, columnas, medidas, relaciones, expresiones DAX, etc.

Con este servidor en funcionamiento, cualquier agente IA puede:

• Leer el modelo.
• Documentar objetos.
• Generar código DAX apropiado y dar recomendaciones para optimizar DAX ya existente.
• Sugerir transformaciones.
• Automatizar tareas de mantenimiento.
• Validar dependencias.
• Auditar estructuras.
• Proponer mejoras de modelado.

Tal como se muestra en esta imagen se le puede pedir que cree una medida DAX y en tiempo real la estará creando en el informe, de forma autónoma y asíncrona:

Además de escribir medidas DAX, se puede utilizar el MCP también para optimizar el código de las propias medidas. De hecho, en Power BI, una misma medida puede escribirse de muchas formas y no todas dan los mismos resultados a nivel de rendimiento; sobre todo cuando trabajamos con millones de registros.

Aquí es donde el MCP puede convertirse en un aliado muy importante para el desarrollador ya que el MCP analiza las medidas, compara alternativas y sugiere cuál es la más rápida y por qué.

¿Cómo funciona técnicamente MCP?

El protocolo sigue un esquema JSON-RPC muy ligero. Hay tres elementos clave:

1. Servidor MCP

La aplicación que expone su modelo; en este caso, Power BI MCP Server.

Informa al cliente de:

• Qué recursos tiene.
• Qué acciones permite.
• Cómo acceder a ellos.
• Qué formatos de respuesta utiliza.

2. Cliente MCP

Es la herramienta que se conecta. Puede ser GitHub Copilot, Claude Desktop, VS Code con extensiones MCP u otras aplicaciones personalizadas (Node, Python, Rust…).

El cliente inicia la comunicación y solicita recursos o acciones.

3. Modelo semántico

El corazón de Power BI es justamente el modelo semántico que está formado por tablas, columnas, relaciones, medidas, roles, etc.

Aquí la cuestión interesante es que el MCP lo expone de manera estandarizada.

¿Qué se puede hacer realmente con MCP en Power BI?

Ahora mismo, aunque esté todavía en una primera etapa y, probablemente, pueda evolucionar en los próximos meses, permite mucho más que simples consultas a los metadatos. Con MCP Server se puede:

1. Inspeccionar el modelo completo

Ideal para auditorías y revisiones:

• Listar tablas y columnas.
• Analizar relaciones.
• Detectar tablas inactivas o desconectadas.
• Identificar medidas huérfanas.

2. Analizar expresiones DAX

Puedes enviar solicitudes del tipo:

• “Analiza esta medida y explica su lógica”.
• “Optimiza esta expresión para mejorar rendimiento”.
• “Reescribe esta medida usando variables”.
• “Detecta cálculos redundantes o dependencias circulares”.

3. Generar documentación automática

Un agente MCP puede producir:

• Diccionarios de datos.
• Descripciones técnicas.
• Documentación de relaciones.
• Mapas del modelo (linaje).

En el caso de la documentación, muchos equipos invierten horas en documentar modelos; MCP lo reduce a segundos y con un simple prompt.

4. Operaciones de automatización

Conectando tu propio cliente MCP puedes:

• Buscar objetos por nombre o patrón.
• Detectar errores estructurales.
• Ejecutar validaciones personalizadas.

5. Integración con agentes inteligentes

Aunque Copilot es el más visible, no es el único. Claude y otros LLM ya soportan MCP, y permiten:

• Preguntar en lenguaje natural.
• Solicitar medidas generadas.
• Pedir explicaciones del modelo.
• Recibir sugerencias de modelado.

Y todo esto sin necesidad de Premium o Fabric Capacity.

Ventajas y limitaciones actuales del MCP Server en Power BI

Ventajas

• Protocolo abierto y estandarizado.
• Funciona en local, totalmente seguro.
• Permite a herramientas externas entender el modelo.
• Flexibilidad para crear automatizaciones propias.
• Independencia del servicio Power BI o Microsoft Fabric.
• Integrable con cualquier LLM compatible.

Limitaciones

• Todavía está en evolución; algunas operaciones son básicas.
• Podría sufrir algún tipo de alucinación y darnos resultados erróneos.
• No permite (por ahora) modificar directamente el modelo.
• La calidad de la experiencia depende del cliente MCP.
• Para IA avanzada y chat sí necesitas un modelo de pago (Copilot, etc.).
• A nivel de documentación, el MCP solo interactúa con todo lo mencionado anteriormente, no pudiendo interactuar con elementos como gráficas, layouts…, por lo que en ese aspecto la documentación y el trabajo de desarrollo sigue siendo un trabajo totalmente manual.

Conclusión

El MCP está transformando cómo interactuamos con Power BI, ofreciendo una forma ordenada, estandarizada y segura de conectar modelos semánticos con agentes inteligentes y herramientas externas.

Para los profesionales de datos, MCP supone:

• Una nueva forma de explorar modelos.
• Menos trabajo manual.
• Más automatización.
• Y una vía directa para integrar IA de forma útil y controlada.

Es, sin duda, una de las tecnologías más interesantes para seguir en el mundo BI durante los próximos años.