fabric-cli

tarafından microsoft

fabric-app-data CLI'nin Fabric veri kaynağı bağlantılarını yönetmek için nasıl kullanılacağı. Profillerle bir fabric.yaml dosyasında çalışma alanı/öğe kimliklerini koruyun, bağlantıları kimlikle ekleyin…

npx skills add https://github.com/microsoft/fabric-apps-analytic-templates --skill fabric-cli

Fabric CLI — Connection Management

Overview

The fabric-app-data CLI manages Fabric data source connections in a fabric.yaml file. It supports multiple profiles (dev, staging, production) and generates TypeScript config that the @microsoft/fabric-app-data consumes at runtime.

Workflow

npx fabric-app-data init                     # 1. Create fabric.yaml
npx fabric-app-data add sales --from-url "https://app.fabric.microsoft.com/..."
                                     # 2. Add connections
npx fabric-app-data generate -o src/fabric.generated.ts
                                     # 3. Generate TypeScript config

Then in your app:

import { FabricClient } from "@microsoft/fabric-app-data";
import { fabricConfig } from "./fabric.generated.js";

const client = new FabricClient({ proxy, ...fabricConfig });

Config discovery

All commands except init walk up the directory tree from the current working directory until they find a fabric.yaml. This means you can run the CLI from any subdirectory of your project (e.g. from src/queries/ or a nested package) and it will pick up the project's root fabric.yaml automatically.

init is the exception — it always writes fabric.yaml to the current working directory, so run it from the project root.

Commands

npx fabric-app-data init

Create a new fabric.yaml in the current directory.

npx fabric-app-data init                    # default "dev" profile
npx fabric-app-data init -p production      # custom profile name
npx fabric-app-data init --force            # overwrite existing

npx fabric-app-data add

Add a connection to a profile. Two modes:

From Fabric portal URL (preferred when the user pastes a URL):

npx fabric-app-data add <alias> --from-url "<Fabric portal URL>"

Explicit IDs (use this after search to register a chosen result):

npx fabric-app-data add semanticModel <alias> -w <workspaceId> -i <itemId>

To register a model the user named (rather than linked), run search first, pick the right row, then call add with that row's -w/-i. add never searches — discovery and registration are separate steps.

Important: Prefer the short flags -w and -i (long forms --workspace and --item). Use one consistent style per command.

The URL parser extracts workspace ID, item ID, and type automatically. Supported URL segments: semanticmodels, modeling, lakehouses, warehouses. "me" is accepted as workspace ID for My Workspace items.

Options:

  • -p, --profile <name> — target profile (defaults to active)

npx fabric-app-data search

Find a semantic model by display name via the Fabric Catalog Search endpoint. Useful when the user knows the model name but not the workspace + item ids. search only returns results — it never registers a connection; follow it with add -w <workspaceId> -i <itemId>.

npx fabric-app-data search "<name>"
npx fabric-app-data search "<name>" --json              # machine-readable output (preferred for agents)
npx fabric-app-data search "<name>" -w "<workspace>"    # restrict to one workspace (name or GUID)
npx fabric-app-data search "<name>" --max-results 5

Options:

  • --type <type> — scope the search to a Fabric item type (default semanticModel). The type is forwarded to Catalog Search, which returns whatever item types it supports.
  • -w, --workspace <nameOrId> — restrict results to a single workspace (display name or GUID)
  • --max-results <n> — cap on hits returned (default 10, hard cap 50)
  • --json — emit machine-readable JSON

Caveats — read before using:

  • Catalog Search is fuzzy and tokenized. It never returns empty for any query — even nonsense strings produce ranked hits. A non-empty response does not imply a confident match. Always reason over the displayName values before adding a connection.
  • Exit code is 0 when at least one hit is returned, 1 when none are. Use this to branch in scripts.
  • Items in your personal My workspace come back with workspaceId set to the me sentinel — pass -w me to add (and to query), since My Workspace has no separate workspace GUID in the Fabric APIs.
  • JSON output (--json) is the preferred format for agents: it includes source (catalog / none), workspaceFilter, truncated, and a normalized results[] shape (itemId, itemType, displayName, description, workspaceId, workspaceName) — enough metadata to disambiguate same-named models in different workspaces.

npx fabric-app-data remove <alias>

Remove a connection by alias.

npx fabric-app-data remove sales
npx fabric-app-data remove sales -p staging

npx fabric-app-data list

List all connections in a profile.

npx fabric-app-data list
npx fabric-app-data list -p production

npx fabric-app-data use <profile>

Switch the active profile and auto-regenerate the config file.

npx fabric-app-data use production
npx fabric-app-data use staging -o src/config/fabric.generated.ts

npx fabric-app-data generate

Generate fabric.generated.ts from the active profile.

npx fabric-app-data generate
npx fabric-app-data generate -o src/fabric.generated.ts
npx fabric-app-data generate -p production

npx fabric-app-data query

Execute a DAX query against a semantic model using the same SDK pipeline as the running app. Aliases: execute, exec.

npx fabric-app-data query <alias> --query '<DAX>'
npx fabric-app-data query <alias> --file src/queries/revenue.dax
npx fabric-app-data query semanticModel <alias> --query '<DAX>'  # explicit source type
npx fabric-app-data query <alias> --query '<DAX>' --limit 50     # return at most 50 rows
npx fabric-app-data query <alias> --query '<DAX>' --profile staging

Options:

  • -q, --query <query> — inline DAX query text
  • -f, --file <path> — path to a .dax file (alternative to --query)
  • -l, --limit <rows> — maximum rows to return (default: 1000, max: 1000)
  • -p, --profile <name> — profile name (defaults to activeProfile)

Result trimming: By default, results are capped at 1000 rows to keep output manageable. When the result is trimmed, the JSON output includes a _cliWarning field indicating how many rows were returned out of the total. This is a CLI-only limitation — the full dataset is available in the running app. If more rows are needed, refine the DAX query with filters or aggregations instead.

fabric.yaml Structure

activeProfile: dev
profiles:
  dev:
    semanticModels:
      sales:
        workspaceId: "00c98f7c-..."
        itemId: "03f2dc11-..."
      myModel:
        workspaceId: "me"
        itemId: "c078a68d-..."
  production:
    semanticModels:
      sales:
        workspaceId: "aabbccdd-..."
        itemId: "11223344-..."

Generated Output

fabric.generated.ts exports a plain config object:

// fabric.generated.ts — AUTO-GENERATED from fabric.yaml (profile: dev). Do not edit.

export const fabricConfig = {
  semanticModels: {
    sales: {
      workspaceId: '00c98f7c-...',
      itemId: '03f2dc11-...',
    },
  },
} as const;

Add fabric.generated.ts to .gitignore — regenerate from fabric.yaml as needed.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development