
Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...
Propojte své AI agenty a workflowy s výkonnými cloudovými službami Azure prostřednictvím Azure MCP Serveru pro zjednodušenou automatizaci a správu zdrojů.
Azure MCP Server implementuje specifikaci Model Context Protocol (MCP) za účelem vytvoření bezproblémového propojení mezi AI agenty a službami Azure. Funguje jako most, který umožňuje AI asistentům pracovat s externími datovými zdroji, API a službami poskytovanými Azure. Tato integrace vylepšuje vývojářské workflow tím, že AI modelům umožňuje provádět úlohy jako dotazy do databáze, správu souborů či práci s API—využívajíc rozsáhlý cloudový ekosystém Azure. Server je navržen pro kompatibilitu s nástroji jako GitHub Copilot for Azure a umožňuje vývojářům automatizovat, orchestraci a spravovat Azure zdroje přímo ze svých AI agentů, což zjednodušuje složité vývojové a provozní scénáře.
V repozitáři nejsou dostupné informace o šablonách promptů.
V repozitáři nejsou dostupné informace o konkrétních zdrojích zpřístupněných serverem.
V repozitáři nejsou dostupné informace o nástrojích poskytovaných serverem (např. ze souboru server.py nebo podobného).
"mcpServers": {
"azure-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
Příklad zabezpečení API klíčů:
"mcpServers": {
"azure-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"],
"env": {
"AZURE_API_KEY": "${env:AZURE_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${env:AZURE_API_KEY}"
}
}
}
"mcpServers": {
"azure-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"azure-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
"mcpServers": {
"azure-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
Poznámka: Chraňte své API klíče použitím environment proměnných, jak je ukázáno ve výše uvedeném příkladu pro Windsurf.
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do vašeho workflowu FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:
Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:
{
"azure-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po konfiguraci je AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “azure-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.
Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | |
Seznam promptů | ⛔ | |
Seznam zdrojů | ⛔ | |
Seznam nástrojů | ⛔ | |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Příklad uveden v sekci nastavení |
Podpora samplování (méně důležité pro hodnocení) | ⛔ | V dokumentaci není zmíněno |
Na základě dostupné dokumentace a kódu poskytuje Azure MCP Server robustní integrační bod pro Azure a AI agenty, ale postrádá detailní veřejnou dokumentaci ke promptům, zdrojům a nástrojům. Jeho nastavení je přímočaré a bezpečné, avšak nedostatek detailních technických informací omezuje jeho aktuální hodnocení. Tento MCP server hodnotím aktuálně 6/10; pokrývá základní integraci a bezpečnost, ale potřebuje větší transparentnost ohledně svých možností.
Má LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forků | 204 |
Počet Stars | 779 |
Azure MCP Server implementuje Model Context Protocol pro propojení AI agentů a služeb Azure, což umožňuje automatizaci, správu zdrojů a integraci s Azure API a cloudovými workflowy.
Můžete automatizovat správu zdrojů Azure, pracovat s Azure API, orchestraci vlastních workflowů a zvýšit produktivitu propojením vašich AI agentů s cloudovým ekosystémem Azure.
Vždy používejte environment proměnné pro API klíče ve své konfiguraci MCP serveru, jak je ukázáno v příkladech nastavení, abyste uchovali své přihlašovací údaje v bezpečí a mimo kód.
V aktuálním repozitáři nejsou zdokumentovány žádné šablony promptů ani explicitní nástroje, ale server nabízí silné integrační možnosti Azure pro vaše agenty.
Přidejte MCP komponentu do svého FlowHunt flow, nakonfigurujte ji pomocí údajů vašeho Azure MCP serveru v poskytnutém JSON formátu a váš AI agent bude moci používat služby Azure v rámci workflowu.
Integrujte služby Azure do svých AI workflowů pro pokročilou automatizaci a produktivitu s podporou Azure MCP Serveru od FlowHunt.
Server Model Context Protocolu (MCP) propojuje AI asistenty s externími datovými zdroji, API a službami, což umožňuje snadnou integraci komplexních workflow a b...
Azure DevOps MCP Server slouží jako most mezi požadavky v přirozeném jazyce a Azure DevOps REST API, což umožňuje AI asistentům a nástrojům automatizovat DevOps...
Integrujte Jira a Confluence s AI asistenty pomocí Atlassian MCP Serveru. Umožněte chytré řízení projektů, automatizujte pracovní postupy a nechte AI pracovat s...