Integrace Azure MCP Serveru

Integrace Azure MCP Serveru

Propojte své AI agenty a workflowy s výkonnými cloudovými službami Azure prostřednictvím Azure MCP Serveru pro zjednodušenou automatizaci a správu zdrojů.

Co dělá “Azure” MCP Server?

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.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou dostupné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou dostupné informace o konkrétních zdrojích zpřístupněných serverem.

Seznam nástrojů

V repozitáři nejsou dostupné informace o nástrojích poskytovaných serverem (např. ze souboru server.py nebo podobného).

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Automatizace ve VS Code: Umožňuje AI agentům (např. GitHub Copilot) interagovat se službami Azure přímo z prostředí VS Code, čímž zjednodušuje workflow vývojáře.
  • Správa zdrojů Azure: Umožňuje dotazování, vytváření a správu Azure zdrojů pomocí AI-poháněných příkazů, což snižuje ruční operace v cloudu.
  • API integrace: Působí jako most pro propojení AI agentů s Azure API, což usnadňuje automatizaci cloudových úloh jako nasazení, škálování a monitoring.
  • Vyšší produktivita vývojářů: Integruje se s nástroji, jako je rozšíření GitHub Copilot for Azure, pro rychlé prototypování a ladění cloudových aplikací.
  • Orchestraci vlastních workflowů: Podporuje tvorbu vlastních workflowů, které kombinují AI a služby Azure pro pokročilé automatizační scénáře.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js 20 nebo novější.
  2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
  3. Přidejte Azure MCP Server pomocí poskytnutého JSON úryvku.
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte, že je Azure MCP Server aktivní.
"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}"
    }
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte Node.js 20+.
  2. Najděte integrační nebo konfigurační soubor Claude.
  3. Přidejte definici Azure MCP Serveru.
  4. Uložte a restartujte Claude.
  5. Potvrďte, že je server připojen.
"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

  1. Nainstalujte nejnovější Node.js.
  2. Otevřete nastavení konfigurace Cursor.
  3. Vložte Azure MCP Server dle níže uvedeného vzoru.
  4. Uložte změny a restartujte Cursor.
  5. Zkontrolujte zprávy o inicializaci serveru.
"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js 20 nebo vyšší.
  2. Přistupte ke konfiguračnímu souboru Cline.
  3. Zaregistrujte Azure MCP Server pomocí JSON.
  4. Uložte a restartujte Cline.
  5. Ověřte konektivitu.
"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.

Jak použít tento MCP uvnitř flow

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
Přehled
Seznam promptů
Seznam zdrojů
Seznam nástrojů
Zabezpečení API klíčůPříklad 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.


MCP skóre

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků204
Počet Stars779

Často kladené otázky

Co je Azure MCP Server?

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.

Co mohu dělat s Azure MCP Serverem?

Můžete automatizovat správu zdrojů Azure, pracovat s Azure API, orchestraci vlastních workflowů a zvýšit produktivitu propojením vašich AI agentů s cloudovým ekosystémem Azure.

Jak zabezpečím své API klíče s Azure MCP Serverem?

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.

Poskytuje Azure MCP Server šablony promptů nebo nástroje?

V aktuálním repozitáři nejsou zdokumentovány žádné šablony promptů ani explicitní nástroje, ale server nabízí silné integrační možnosti Azure pro vaše agenty.

Jak připojím Azure MCP Server do svého workflowu FlowHunt?

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.

Začněte s Azure MCP Serverem

Integrujte služby Azure do svých AI workflowů pro pokročilou automatizaci a produktivitu s podporou Azure MCP Serveru od FlowHunt.

Zjistit více

Server Model Context Protocolu (MCP)
Server Model Context Protocolu (MCP)

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...

3 min čtení
AI MCP +4
Azure DevOps MCP Server
Azure DevOps MCP Server

Azure DevOps MCP Server

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...

5 min čtení
DevOps Azure DevOps +6
Integrace Atlassian MCP Serveru
Integrace Atlassian MCP Serveru

Integrace Atlassian MCP Serveru

Integrujte Jira a Confluence s AI asistenty pomocí Atlassian MCP Serveru. Umožněte chytré řízení projektů, automatizujte pracovní postupy a nechte AI pracovat s...

4 min čtení
AI Project Management +5