En los últimos meses, el uso de asistentes de inteligencia artificial integrados en entornos de desarrollo se ha vuelto cada vez más habitual. Herramientas como GitHub Copilot ofrecen capacidades avanzadas, pero suelen estar ligadas a modelos de suscripción o consumo que condicionan su uso.
En este contexto, la combinación de Google Antigravity con Power BI Modeling MCP Server plantea una alternativa interesante, especialmente para experimentar con flujos asistidos por IA sobre proyectos locales de Power BI. Permite trabajar con un asistente capaz de entender el modelo y asistir en tareas de análisis y modelado sin necesidad de configurar claves de API ni gestionar directamente licencias externas.
No obstante, esta integración no es gratuita ni ilimitada. Aunque el acceso inicial no requiere configuración de pago, los modelos disponibles están sujetos a cuotas de uso y limitaciones impuestas por la propia plataforma y los proveedores subyacentes. Al alcanzar dichos límites, el uso del modelo se bloquea temporalmente o requiere cambiar de modelo o plan.
Aun con estas limitaciones, la combinación resulta útil como entorno de pruebas, aprendizaje y exploración técnica, y permite evaluar este tipo de integraciones antes de optar por soluciones comerciales más cerradas o con costes recurrentes más elevados.
Prerrequisitos
- Antigravity instalado y el workspace seleccionado (abrir con permisos de administrador)
- Power BI Desktop está instalado y tu modelo semantico abierto.
- Visual Studio Code (VSC) instalado. Se recomienda instalar la versión System Installer, no la de usuario, y siempre instalarla en modo de administrador.
- Extensión de VSC Power BI Modeling MCP Server instalada.
Asociar Antigravity con Power BI Modeling MCP Server
Ruta de la extensión Power BI Modeling MCP Server
En primer lugar necesitamos conocer la ruta de instalación de la extensión Power BI Modeling MCP Server en Visual Studio Code. Sigue estos pasos:
- Abre el explorador de archivos de Windows.
- Copia y pega esta ruta %USERPROFILE%\.vscode\extensions en la barra de direcciones del explorador de archivos (esta ruta solo funciona si has instalado VSC en la ruta por defecto)
- Busca y accede a la carpeta de la extensión de Power BI Modeling MCP Server. Debe ser similar a analysis-services.powerbi-modeling-mcp-0.2.2-win32-x64
- Accede a la carpeta server
- Busca el ejecutable powerbi-modeling-mcp.exe
- Haz clic derechos sobre el fichero y pulsa en propiedades.
- Haz clic sobre la opción Copiar como ruta de acceso y pegalo en un txt para no perderlo.
Configuración de Antigravity
Sigue estos pasos para indicarle a Google Antigravity donde esta la extensión Power BI Modeling MCP Server:
- Abre Antigravity con la carpeta del proyecto abierto.
- Pulsa Control + L para abrir el chat.
- En la esquina superior derecha haz clic en ajustes adicionales (los …)
- Haz clic en MCP Servers
- Clic en Manage MCP Server
- Haz clic en View raw config
- En el archivo que se abre copia el siguiente codigo modificando la linea de la ruta del Power BI Modeling MCP Server sustituyendo las barras por barras dobles para evitar problemas con los espacios.
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Comprobación de la asociación
- Reinicia Antigravity.
- Vuelve abrir el listado de los MCP Servers
- Haz clic en Manage MCP Servers
- Deberias ver activado Power BI Modeling MCP
Comenzar a usar Power BI Modeling MCP Server desde Antigravity
Si todos los pasos anteriores han sido coorrectos ya puedes empezar a usarlos. Recuerda el listado de acciones que puede realizar Power BI Modeling MCP Server descritos en este otro articulo.
Conectar MCP a Power BI
- Desde el chat de Antigravity selecciona el modelo Claude Sonet y escribe Lista todas las instancias abiertas de Power BI
- Cuando detecte las instancias escribe Conectate a la instancia <Nombre de tu modelo>
- Ahora prueba una solicitud como puede ser Lista todas las tablas del modelo
¡Listo! Ya puedes usar Google Antigravity con Power BI Modeling MCP Server para interactuar con tu modelo de Power BI.
Hola Miguel, muy interesante el artículo.
Tengo dos dudas, que no se si me puedes ayudar:
1 – No consigo hacerlo funcionar con modelos de Google (Gemini). Parece que sí funciona con Claude, peor no con Google. Sabes por qué? Yo entendía que el hecho de utilizar el MCP Server ya abstraía del modelo que usaras.
2 – En el caso de intentar conectar con Modelos Semánticos que están en Fabric, es decir, que no son de tipo Import en el PowerBI Desktop, tampoco consigo que conecte, incluso con Claude. Has probado esto?
¡Hola!
Respecto al primer punto Gemini aun no es compatible con Power BI Modeling MCP Server asi que es normal que no te funcione. El segundo tema no se a que te refieres, pero las pruebas realizadas en el articulo son con modelos semanticos de tipo Import descargados en local y abiertos con Power BI Desktop. Si quieres abrir modelos alojados en el service requieres de configuración adicional no descrita en el articulo.
¡Gracias por tu visita!