Como conectar um agente de IA ao seu modelo do Power BI para escrever e testar DAX

Em setembro de 2026, Marco Russo, da SQLBI, escreveu que usar IA para escrever DAX finalmente começou a fazer sentido. Segundo ele, os modelos mais novos escrevem DAX num nível acima da maioria dos alunos que saem dos cursos presenciais da SQLBI. Mas ele não está falando de copiar e colar do ChatGPT. Está falando de um agente de IA conectado direto no seu modelo do Power BI.

Este artigo é o passo a passo que prometi no Reel: o que você precisa, como instalar, como conectar o agente ao seu arquivo e pedidos prontos para testar.

O que muda em relação a copiar e colar

Quando você cola DAX do chat no Power BI, a IA escreve às cegas. Ela não sabe o nome das suas tabelas, não vê os relacionamentos e não tem como testar se o número bateu. Você descobre o erro na hora de montar o visual.

Conectado ao modelo, o agente faz três coisas que o chat não faz.

• Lê as tabelas, colunas, medidas e relacionamentos do seu arquivo antes de escrever qualquer coisa.
• Cria ou altera a medida dentro do modelo, sem você copiar nada.
• Roda consultas DAX no próprio modelo para conferir o resultado, inclusive nos totais, e corrige o que não bateu.

A ponte que permite isso é o Power BI Authoring MCP Server, um servidor da Microsoft, gratuito e de código aberto, que ficou pronto para uso geral em setembro de 2026. Ele funciona com qualquer agente que fale o protocolo MCP: GitHub Copilot no VS Code, Claude Desktop, Claude Code e outros.

Uma coisa não muda. Quem confere se o número está certo é você. O Marco Russo faz questão de dizer que você ainda precisa saber ler DAX, porque a IA escreve, mas quem assina o relatório é você.

O que você precisa

• Windows. As bibliotecas que falam com o modelo só rodam no Windows. Em Mac e Linux, por enquanto, não funciona.
• Power BI Desktop com o seu arquivo aberto.
• Node.js, baixado em nodejs.org. É o que permite instalar o servidor com um comando.
• Um agente de IA. O caminho mais simples é o VS Code com o GitHub Copilot, porque a Microsoft publicou uma extensão que instala tudo. Se você já usa o Claude, dá para conectar o Claude Desktop ou o Claude Code.
• Uma cópia do arquivo. Antes de deixar um agente mexer no modelo, salve uma cópia do PBIX. A própria Microsoft recomenda fazer backup antes de qualquer operação.

Como instalar

Gravei o passo a passo em vídeo conectando o Claude Desktop ao Power BI Desktop. Se preferir ver antes de ler, está aqui.

Escolha um dos três caminhos.

No VS Code com GitHub Copilot. Instale o VS Code, a extensão GitHub Copilot Chat e a extensão Power BI Authoring MCP. Abra o chat do Copilot e confira se o servidor powerbi-modeling-mcp aparece na lista de ferramentas. Pronto.

No Claude Desktop. Abra o aplicativo, vá em Configurações, Desenvolvedor, Editar configuração, e cole dentro do arquivo:

{
  "mcpServers": {
    "powerbi": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@microsoft/powerbi-modeling-mcp@latest", "--start"]
    }
  }
}

Salve e abra o Claude de novo. Se a sua máquina não achar o npx, troque o comando por cmd e coloque /c e npx no início da lista de argumentos.

No Claude Code. No terminal:

claude mcp add powerbi -- cmd /c npx -y @microsoft/powerbi-modeling-mcp@latest --start

Na primeira vez em que você usar o servidor, ele pede para aceitar os termos de uso da Microsoft. O agente faz isso por você depois que você autorizar na conversa.

Se quiser testar sem risco, acrescente --readonly depois de --start. Nesse modo o agente lê o modelo e roda consultas, mas não altera nada.

Como conectar ao seu modelo

Abra o arquivo no Power BI Desktop. Na conversa do agente, escreva:

Conecte ao arquivo 'Vendas 2026' no Power BI Desktop.

Troque pelo nome do seu arquivo, sem a extensão. O servidor procura a instância do Power BI aberta na sua máquina e conecta por ali. Nada vai para a nuvem da Microsoft: a conexão é local, e só o que o agente lê do modelo vai para o provedor da IA que você escolheu.

Pedidos prontos para testar

Copie, troque o que está entre colchetes pelos nomes do seu modelo e cole na conversa com o agente conectado. Comece pelos dois primeiros, que só leem.

1. Entender o modelo

Liste as tabelas, as colunas principais e os relacionamentos deste modelo. Depois me diga, em português simples, qual é a tabela de fatos, quais são as dimensões e se existe uma tabela de calendário marcada como tabela de datas.

2. Explicar uma medida existente

Explique a medida [Receita Líquida] linha por linha, em português simples. Diga qual é o contexto de filtro que ela respeita, o que acontece no total e se há algum caso em que ela pode devolver um número enganoso.

3. Criar uma medida e testar

Crie a medida [Receita Acumulada no Ano] na tabela [Medidas], usando a coluna [Receita] da tabela [Vendas] e a tabela [Calendário]. Depois rode uma consulta DAX que mostre a receita e a receita acumulada por mês de [2025] e me mostre o resultado para eu conferir.

4. Comparar com o ano anterior

Crie as medidas [Receita Ano Anterior] e [Variação % vs Ano Anterior]. Teste por mês e por trimestre numa consulta DAX e confira se o total anual da variação faz sentido. Se o calendário não tiver os dias completos do ano, me avise antes de criar.

5. Procurar casos de borda

Para a medida [Margem %], encontre os casos em que ela pode falhar: divisão por zero, meses sem venda, produtos sem custo cadastrado, filtros em mais de uma dimensão ao mesmo tempo. Para cada caso, escreva uma consulta DAX que reproduza a situação, rode e me mostre o resultado. Não altere a medida ainda.

6. Corrigir o que não bateu

O total da medida [Ticket Médio] está errado quando eu coloco categoria e mês no mesmo visual. Investigue o motivo, proponha a correção, me explique antes de aplicar e só altere a medida depois que eu aprovar.

7. Documentar as medidas

Para cada medida do modelo, escreva uma descrição de uma frase em português, explicando o que ela calcula e para quem serve, e grave no campo de descrição da medida.

Confira cada resultado contra um número que você já conhece antes de aceitar. Esse hábito vale para todos os pedidos.