Uploaded September 2026 | Updated September 2026, 2 weeks ago
Los datos en tiempo real son el próximo nivel.
En esta sesión conectaremos el servidor MCP de Real-Time Intelligence (RTI) de Fabric a un agente de IA para interactuar con Eventhouse y Azure Data Explorer usando lenguaje natural.
Veremos cómo el agente descubre dinámicamente esquemas y metadatos de bases de datos KQL, genera consultas optimizadas desde un prompt en español, y devuelve insights sobre datos en streaming sin que el usuario escriba una sola línea de KQL.
Cubriremos tanto el servidor local (open-source, read-only) como el servidor remoto (hosted, sin instalación), y construiremos un flujo completo de consulta agéntica sobre datos en tiempo real.
Ten acceso a un Eventhouse en tu workspace de Fabric con al menos una tabla con datos.
¿Qué es MCP en Real-Time Intelligence?
learn.microsoft.com/fabric/real-time-intelligence/mcp-overview/?wt.mc_id=youtube_27356_organicsocial_reactor
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/AgentesFabric
[eventID:27356]
Los datos en tiempo real son el próximo nivel.
En esta sesión conectaremos el servidor MCP de Real-Time Intelligence (RTI) de Fabric a un agente de IA para interactuar con Eventhouse y Azure Data Explorer usando lenguaje natural.
Veremos cómo el agente descubre dinámicamente esquemas y metadatos de bases de datos KQL, genera consultas optimizadas desde un prompt en español, y devuelve insights sobre datos en streaming sin que el usuario escriba una sola línea de KQL.
Cubriremos tanto el servidor local (open-source, read-only) como el servidor remoto (hosted, sin instalación), y construiremos un flujo completo de consulta agéntica sobre datos en tiempo real.
Ten acceso a un Eventhouse en tu workspace de Fabric con al menos una tabla con datos.
¿Qué es MCP en Real-Time Intelligence?
learn.microsoft.com/fabric/real-time-intelligence/mcp-overview/?wt.mc_id=youtube_27356_organicsocial_reactor
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/AgentesFabric
[eventID:27356]

![Fabric Remote MCP: agentes que operan en la nube sin tocar el portal
El Fabric Core MCP Server (Remote) es el salto de la asistencia a la autonomía.
En esta sesión conectaremos un agente al endpoint remoto de Fabric (https://api.fabric.microsoft.com/v1/mcp/core), exploraremos cómo se autentica via Entra ID y RBAC, y ejecutaremos operaciones reales: crear workspaces, gestionar permisos, hacer CRUD de ítems y definiciones, todo con trazabilidad completa en los audit logs.
También veremos los controles de seguridad incorporados — cómo las operaciones destructivas se marcan como is_consequential y cómo el agente pide confirmación antes de actuar.
Asegúrate de tener permisos de contribuidor en al menos un workspace de Fabric para el lab en vivo.
Introducción a Fabric Core MCP Server
https://learn.microsoft.com/rest/api/fabric/articles/mcp-servers/core-remote/overview-core-mcp-server/?wt.mc_id=youtube_27352_organicsocial_reactor
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/AgentesFabric
0:00 - Introducción, bienvenida y contexto de la serie de videos.
4:27 - ¿Qué es el *Fabric MCP Core* y para qué sirve?
6:08 - Funcionamiento, autenticación (Entra ID) y arquitectura remota.
8:42 - Ventajas, desventajas y limitaciones actuales (Preview).
11:01 - Resumen de *tools* disponibles (auditoría, gestión de espacios, permisos).
15:12 - Configuración inicial: carpetas y archivos necesarios (*package.json*).
20:55 - Configuración del archivo *index.js* y conexión mediante *Azure CLI*.
28:12 - Configuración obligatoria del archivo *config.toml*.
32:42 - Demo: Listado de espacios de trabajo y creación de *workspaces*.
39:06 - Creación de artefactos (*pipelines*, *notebooks*) y buenas prácticas.
45:13 - Auditoría de permisos y análisis de notebooks mediante MCP.
55:57 - Análisis de definiciones JSON y lectura de pipelines.
1:04:31 - Conclusiones y cierre de la sesión.
[eventID:27352] Fabric Remote MCP: agentes que operan en la nube sin tocar el portal](https://i.ytimg.com/vi/thvgoI7bMOE/mqdefault.jpg)
![El día que la IA decidió trabajar en equipo (más JARVIS, menos Skynet)
En los últimos meses hemos visto cómo la IA escribe código, genera imágenes o responde preguntas. Pero hay algo mucho más interesante ocurriendo: ¿qué pasa cuando varias IAs empiezan a trabajar juntas como un equipo real?
En esta sesión vamos a llevar esa idea a la práctica montando, desde cero, una factoría de software basada en agentes IA. Cada agente tendrá un rol claro —programador, QA, diseñador, incluso músico— y todos estarán coordinados por un agente orquestador (el “project manager” de toda la vida) que se encargará de repartir tareas, tomar decisiones y mantener el flujo de trabajo.
Lo interesante es que no será teoría: lo veremos en directo. Los agentes se comunicarán entre ellos, pasarán tareas y construirán algo real delante de nosotros. Sin guión y sin red, mostrando cómo funcionan de verdad estos sistemas cuando los pones a trabajar.
Al final tendremos un producto generado por este “enjambre” de agentes, y por el camino habremos visto cómo se diseñan, cómo colaboran y qué problemas reales aparecen cuando intentas llevar esto a la práctica.
🔗 Aprende más accediendo a los recursos: https://aka.ms/FoundryDoc
#MicrosoftReactor #LearnConnectbuild
[eventID:27560] El día que la IA decidió trabajar en equipo (más JARVIS, menos Skynet)](https://i.ytimg.com/vi/tmCAXi6KcJU/mqdefault.jpg)

![Get Certified SQL+AI (DP-800): Projete e Desenvolva Soluções SQL como um Profissional
Esta é a sessão que está despertando a curiosidade de todos: como o DP-800 conecta padrões modernos de IA diretamente às suas soluções SQL.
Vamos detalhar o que o exame espera sobre embeddings, vetores, busca inteligente e Geração Aumentada por Recuperação (RAG), traduzindo esses conceitos em aplicações práticas e implementáveis.
🔗Recursos e material de estudos: https://aka.ms/dp800/prepare
🔗Inscreva-se no Data Days: https://aka.ms/datadays
🔗Voucher gratuito! Solicite aqui: https://aka.ms/dd/cert
0:07 - Introdução e boas-vindas
1:12 - Apresentação dos palestrantes (Armando Lacerda e Ladislau André)
4:04 - Promoção Data Days e comunidades
7:46 - Agenda da sessão: Visão geral da certificação DP-800
12:42 - Design e implementação de objetos de bancos de dados
16:45 - Tipos de tabelas (OLTP, Temporal, Externa, Ledger, Graph)
21:25 - Otimização com Índices
23:33 - Restrições (Constraints) e suporte a JSON
27:14 - Sequências e Particionamento
32:27 - Objetos de programabilidade: Views, Store Procedures e Triggers
39:20 - Funções definidas pelo usuário (UDFs)
45:21 - Código SQL avançado: CTEs, Funções de Janela e Expressões Regulares
53:08 - Bancos de dados assistidos por IA (Copilot)
57:24 - Verificação de conhecimentos e Q&A
1:00:14 - Considerações finais e resumo da certificação
#microsoftreactor #learnconnectbuild #datadays
[eventID:27377] Get Certified SQL+AI (DP-800): Projete e Desenvolva Soluções SQL como um Profissional](https://i.ytimg.com/vi/u7nheaSe0t8/mqdefault.jpg)

![Certifique-se: (PL-300) Fundamentos de Análise de Dados com Power BI
Começando com o PL-300? Seja você novo no Power BI ou alguém buscando validar sua experiência, esta sessão vai te ajudar a entender o caminho e onde focar primeiro.
Vamos percorrer os principais elementos do Power BI Data Analyst certification exam acompanhando o percurso dos seus dados, desde a preparação e modelagem até a criação de relatórios e a entrega de insights com visualizações eficazes. Você vai ver como cada etapa se conecta e como tudo se junta para contar histórias claras com dados.
Também vamos compartilhar dicas práticas para desenvolver suas habilidades, se preparar para o exame e ganhar experiência ao longo do processo. Se quiser se aprofundar, vamos indicar sessões on-demand por tema para você continuar aprendendo no seu próprio ritmo.
📌 Este evento faz parte de uma série, saiba mais aqui: https://aka.ms/datadays/pt-br
📌Recursos e material de estudos: https://aka.ms/pl300/prepare
📌Inscreva-se no Data Days: https://aka.ms/datadays
Capítulos:
0:00 Introdução e Boas-vindas
1:23 Por que tirar a certificação PL-300?
3:48 Evento Data Days e oportunidades de voucher
8:45 Visão geral do exame PL-300
10:04 Estrutura e pesos dos tópicos da prova
12:16 Introdução ao Microsoft Fabric
13:35 Fluxo de trabalho no Power BI
15:55 Preparação de dados (Power Query)
24:10 Modelagem de dados: boas práticas e conceitos
38:01 Visualização e análise de dados
50:04 Gerenciamento e segurança no Power BI
57:17 Estratégias de estudo e dicas para o exame
59:08 Revisão final e perguntas rápidas
1:00:45 Encerramento e próximos passos
#microsoftreactor #learnconnectbuild
[eventID:27297] Certifique-se: (PL-300) Fundamentos de Análise de Dados com Power BI](https://i.ytimg.com/vi/uupQuCvZxPs/mqdefault.jpg)
![Getting started: your first day with the GitHub Copilot app
In this kickoff episode, well set up the GitHub Copilot app and walk through a typical developer day from start to finish.
Youll see how to go from an open issue to a working pull request. Well cover practical prompting habits, when to let Copilot drive versus stepping in yourself, and how to keep changes safe and reviewable. By the end, youll have a repeatable workflow for using the Copilot app in your own day-to-day work.
🔗 https://aka.ms/GitHubCopilotApp-y
📌 This event is a part of a series, learn more here: https://aka.ms/GHCAplaybook
[eventID:27400] Getting started: your first day with the GitHub Copilot app](https://i.ytimg.com/vi/uyeVvT8eKus/mqdefault.jpg)
![Idea to Merge with the Copilot App
You are onboarding your team to the GitHub Copilot App.
To prove it can drive real delivery, you install the app, use chat to open a work item, run an issue-driven session to build a small bookmarks site that stores each original URL alongside a locally generated short slug, ship it through a pull request, merge it, and preview the result in a canvas — all without leaving the app.
00:00 Welcome & Housekeeping
00:50 Meet Ari Levy and Session Overview
02:13 GitHub Copilot App and Agent-Native Workspaces
03:44 GitHub Skills Exercise Introduction
04:05 Interactive, Plan, and Autopilot Modes
06:08 The Importance of Context and Custom Instructions
06:54 MCP Servers and Model Context Protocol
08:03 Agent Merge for Pull Request Automation
09:07 Agent Skills and Custom Agents
10:41 Enterprise Plugins and Awesome Copilot
11:36 Canvas Features and Visual Workspaces
13:18 Touring the GitHub Copilot App
15:25 Exploring Plugins, Skills, and MCP Settings
18:00 Starting the GitHub Skills Exercise
20:25 Creating a Bookmark App Issue with AI
22:26 Updating Copilot Instructions Using Plan Mode
25:13 Autopilot Executes the Plan
26:08 Reviewing Changes and Agent Merge
28:39 Merging the Pull Request
30:11 Building the Bookmark Manager Application
33:32 Reviewing the Generated App
36:26 Activity 4: Testing with Playwright MCP
39:25 Running the Astro App
39:43 Demo: Using the Bookmark Manager
40:35 Automating Validation with Playwright
45:05 Screenshot Submission and Verification
46:06 Audience Q&A: Models, Credits, and CLI
49:11 Creating a Feature Roadmap Canvas
51:04 Generating GitHub Issues from the Roadmap
57:34 Exercise Completion and Review
58:30 Creating Interactive Architecture Canvases
01:01:13 Final Thoughts and Closing Remarks
01:02:14 Reactor Series Resources and Sign Off
Dig into the repo: https://aka.ms/Idea/Merge-GH
[eventID:27486] Idea to Merge with the Copilot App](https://i.ytimg.com/vi/vgT8-6jsFv4/mqdefault.jpg)

![TMDL + MCP + PBIP: desarrollo agéntico de modelos semánticos con Git y CI/CD
Esta es la sesión más técnica de la serie y la que más va a interesar a quienes trabajan en equipos.
Aprenderás cómo el Local MCP Server puede conectarse directamente a una carpeta PBIP en disco — sin necesidad de tener Power BI Desktop abierto — leer los archivos TMDL, aplicar cambios y escribir TMDL válido de vuelta.
Esto abre un flujo de trabajo completamente nuevo: el agente edita el modelo, tú revisas el diff en Git, y despliegas vía CI/CD sin tocar el portal. Construiremos un pipeline completo donde el agente recibe un requisito en lenguaje natural, genera una especificación, la implementa en TMDL y la deja lista para pull request.
También veremos cómo configurar un archivo AGENTS.md o CLAUDE.md para dar contexto persistente al agente sobre el estilo de desarrollo de tu equipo.
TMDL + MCP + PBIP: desarrollo agéntico de modelos semánticos con Git y CI/CD: https://github.com/microsoft/powerbi-modeling-mcp/?wt.mc_id=youtube_27342_organicsocial_reactor
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/PBIMCP
0:04 - Bienvenida y presentación del equipo de Reactor
0:49 - Introducción al taller y contexto práctico
3:12 - Plan del día: Conexión de agentes, Azure Foundry y automatización
6:27 - Flujo de trabajo: de la interfaz a los agentes y Git
7:27 - Diseño del modelo: tablas de hechos, medidas y agents.md
8:53 - Visualizaciones: matriz, KPI, gráficos de líneas y barras
10:32 - Buenas prácticas: ¿Qué incluir (y qué no) en agents.md?
12:17 - Configuración de Visual Studio Code y Azure OpenAI (Foundry)
14:26 - Ventajas de seguridad y auditoría de tokens con Azure
18:35 - Configuración de servidores MCP (Model Context Protocol)
23:56 - Preparación del proyecto y formato .PBIP
29:27 - Activación de TMDL en Power BI Desktop
32:51 - Conexión del agente con Microsoft Fabric
33:16 - Creación de relaciones y validación con el agente
35:16 - Configuración de Azure DevOps y registro de aplicación
40:32 - Creación de áreas de trabajo y gestión de secretos (Key Vault)
43:06 - Análisis y resolución de relaciones (evitando el many-to-many)
46:20 - Creación de medidas básicas y contexto de negocio
48:42 - Configuración de librerías de variables y Pipelines
56:17 - Generación de documentación técnica y PDF automática
59:12 - Desarrollo del Front-end y visualizaciones con agentes
1:01:48 - Resumen de buenas prácticas: seguridad, control de versiones y CI/CD
1:03:00 - Depuración y refresco de visualizaciones en el modelo
1:08:40 - Cierre, conclusiones y próximos pasoss
[eventID:27342] TMDL + MCP + PBIP: desarrollo agéntico de modelos semánticos con Git y CI/CD](https://i.ytimg.com/vi/wiuNowa0tdk/mqdefault.jpg)