خادم Azure Data Explorer MCP

ماذا يفعل خادم “Azure Data Explorer” MCP؟

خادم Azure Data Explorer (ADX) MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع مجموعات وقواعد بيانات Azure Data Explorer/Eventhouse. من خلال واجهات MCP الموحدة، يمكّن أدوات ووكلاء الذكاء الاصطناعي من تنفيذ استعلامات KQL (Kusto Query Language)، واستكشاف موارد قاعدة البيانات، واسترجاع مخططات الجداول، وأخذ عينات البيانات، والوصول إلى إحصائيات الجداول. يدعم الخادم الأدوات التفاعلية والمصادقة عبر بيانات اعتماد Azure، مما يجعل من الممكن إدارة وتحليل البيانات واسعة النطاق بأمان مباشرة من تدفقات الذكاء الاصطناعي. يعزز هذا التكامل إنتاجية المطورين عبر أتمتة استكشاف البيانات والاستعلام عنها وإدارتها داخل بيئات Azure Data Explorer.

قائمة القوالب (Prompts)

لم يتم ذكر قوالب برومبت صريحة في المستودع.

قائمة الموارد

• سرد الجداول
  • يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي من سرد كل الجداول في قاعدة بيانات Azure Data Explorer المحددة.
• مخطط الجدول
  • يوفر معلومات عن مخطط الجدول المحدد، بما في ذلك أسماء الأعمدة وأنواعها.
• أخذ عينات من بيانات الجدول
  • يسمح بأخذ عينات من صفوف البيانات من أي جدول لإعطاء سياق أو معاينات للمهام اللاحقة.
• إحصائيات الجدول
  • يسترجع إحصائيات أو بيانات وصفية مفصلة للجداول مثل عدد الصفوف والحجم.

قائمة الأدوات

• تنفيذ استعلامات KQL
  • تنفيذ استعلامات Kusto Query Language (KQL) على قاعدة بيانات Azure Data Explorer المتصلة.
• سرد الجداول
  • استرجاع قائمة بجميع الجداول المتاحة في قاعدة البيانات المحددة.
• عرض مخطط الجدول
  • الوصول إلى مخطط (هيكل) الجدول المحدد وعرضه.
• أخذ عينة من بيانات الجدول
  • جلب عينة صغيرة من بيانات الجدول للفحص أو للسياق.
• الحصول على إحصائيات الجدول
  • الحصول على إحصائيات أو تفاصيل عالية المستوى عن الجدول مثل عدد الصفوف ومعلومات التخزين.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة قواعد البيانات
  • أتمتة سرد الجداول، واسترجاع المخططات، وأخذ العينات، وتبسيط استكشاف وإدارة قواعد البيانات للمطورين وعلماء البيانات.
• تحليل البيانات التفاعلي
  • تنفيذ استعلامات KQL بسرعة وجلب النتائج للتحليل الاستكشافي، مما يسهل على مساعدي الذكاء الاصطناعي والمستخدمين استخلاص الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.
• استكشاف البيانات بالذكاء الاصطناعي
  • تمكين النماذج اللغوية الكبيرة أو وكلاء الذكاء الاصطناعي من تصفح وتلخيص وتوفير سياق للبيانات من Azure Data Explorer، ودعم حالات الاستخدام مثل توليد التقارير أو كشف الشذوذ.
• التكامل مع خطوط DevOps
  • الاستفادة من خادم MCP في عمليات CI/CD للتحقق من صحة البيانات، وإجراء فحوصات الصحة، وضمان جاهزية البيانات قبل النشر.
• عمليات بيانات واعية بالأمان
  • استخدام مصادقة Azure ودعم هوية عبء العمل لضمان الوصول الآمن والمتوافق إلى قواعد البيانات الحساسة ضمن حدود المؤسسة.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js والمتطلبات اللازمة.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك.
3. أضف خادم Azure Data Explorer MCP باستخدام مقطع JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "adx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@adx/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن خادم MCP يعمل ويمكن الوصول إليه.

تأمين مفاتيح API (Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "adx-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@adx/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ADX_CLUSTER_URL": "https://yourcluster.region.kusto.windows.net",
        "ADX_DATABASE": "your_database"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. قم بتثبيت التبعيات اللازمة لتكامل MCP في Claude.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude.
3. أضف إعدادات خادم MCP التالية:

   {
     "mcpServers": {
       "adx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@adx/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من أن الاتصال بالخادم يعمل.

تأمين مفاتيح API (Claude)

{
  "mcpServers": {
    "adx-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@adx/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ADX_CLUSTER_URL": "https://yourcluster.region.kusto.windows.net",
        "ADX_DATABASE": "your_database"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. قم بتثبيت Node.js وتأكد من أن Cursor يمكنه الوصول إلى خوادم MCP الخارجية.
2. افتح ملف إعدادات خادم Cursor MCP.
3. أضف JSON الخاص بخادم MCP كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "adx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@adx/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. اختبر التكامل عبر تنفيذ استعلام KQL تجريبي.

تأمين مفاتيح API (Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "adx-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@adx/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ADX_CLUSTER_URL": "https://yourcluster.region.kusto.windows.net",
        "ADX_DATABASE": "your_database"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. تأكد من إعداد Node.js وCline.
2. حرر ملف إعدادات Cline MCP.
3. أضف الخادم كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "adx-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@adx/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الاتصال عبر تنفيذ استعلام مخطط قاعدة البيانات.

تأمين مفاتيح API (Cline)

{
  "mcpServers": {
    "adx-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@adx/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ADX_CLUSTER_URL": "https://yourcluster.region.kusto.windows.net",
        "ADX_DATABASE": "your_database"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP ضمن التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا النموذج من JSON:

{
  "adx-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيكون وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “adx-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى المعلومات المقدمة وكمالها، يُقيّم هذا الخادم MCP بحوالي 7/10. يغطي جميع متطلبات MCP الرئيسية لـ Azure Data Explorer، لكنه يفتقر إلى قوالب البرومبت الصريحة وتفاصيل دعم الجذور.

درجة MCP