Azure MCP Server Integration

Hvad gør “Azure” MCP Server?

Azure MCP Server implementerer Model Context Protocol (MCP)-specifikationen for at skabe en problemfri forbindelse mellem AI-agenter og Azure-tjenester. Den fungerer som en bro, der gør det muligt for AI-assistenter at interagere med eksterne datakilder, API’er og tjenester leveret af Azure. Denne integration forbedrer udviklingsworkflows ved at tillade AI-modeller at udføre opgaver som databaseforespørgsler, filhåndtering og API-interaktioner—udnytter Azures omfattende cloud-økosystem. Serveren er designet til kompatibilitet med værktøjer som GitHub Copilot for Azure og gør det muligt for udviklere at automatisere, orkestrere og administrere Azure-ressourcer direkte fra deres AI-drevne agenter, hvilket strømliner komplekse udviklings- og driftscenarier.

Liste over Prompts

Ingen information tilgængelig i repository om promptskabeloner.

Liste over Ressourcer

Ingen information tilgængelig i repository om specifikke ressourcer eksponeret af serveren.

Liste over Værktøjer

Ingen information tilgængelig i repository om værktøjer leveret af serveren (fx fra en server.py eller lignende fil).

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• VS Code-automatisering: Gør det muligt for AI-agenter (fx GitHub Copilot) at interagere med Azure-tjenester direkte fra VS Code, hvilket strømliner udviklerworkflows.
• Azure-ressourcehåndtering: Muliggør forespørgsel, oprettelse og administration af Azure-ressourcer via AI-drevne kommandoer, hvilket reducerer manuelle cloud-operationer.
• API-integration: Fungerer som bindeled mellem AI-agenter og Azure API’er, hvilket faciliterer automatisering af cloud-opgaver som deployment, skalering og overvågning.
• Øget udviklerproduktivitet: Integrerer med værktøjer såsom GitHub Copilot for Azure-udvidelsen for at lette hurtig prototyping og fejlfinding af cloud-applikationer.
• Brugerdefineret workflow-orkestrering: Understøtter opbygning af brugerdefinerede workflows, der udnytter både AI- og Azure-tjenester til avancerede automatiseringsscenarier.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js 20 eller nyere er installeret.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Azure MCP Server ved hjælp af det angivne JSON-udsnit.
4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér, at Azure MCP Server er aktiv.

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

Eksempel på sikring af API-nøgler:

"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. Installer Node.js 20+.
2. Find Claude-integrations- eller konfigurationsfilen.
3. Tilføj definitionen af Azure MCP Server.
4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at serveren er tilsluttet.

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

Cursor

1. Installer den seneste Node.js.
2. Åbn Cursor-konfigurationsindstillingerne.
3. Indsæt Azure MCP Server som vist nedenfor.
4. Gem dine ændringer og genstart Cursor.
5. Tjek for serverinitialiseringsbeskeder.

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

Cline

1. Sørg for, at Node.js 20 eller nyere er installeret.
2. Åbn Cline-konfigurationsfilen.
3. Registrér Azure MCP Server ved hjælp af JSON.
4. Gem og genstart Cline.
5. Bekræft forbindelsen.

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

Bemærk: Beskyt dine API-nøgler ved at bruge miljøvariabler som vist i Windsurf-eksemplet ovenfor.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “azure-mcp” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation og kode tilbyder Azure MCP Server et robust integrationspunkt for Azure og AI-agenter, men mangler detaljeret offentlig dokumentation om prompts, ressourcer og værktøjer. Opsætningen er ligetil og sikker, men manglen på tekniske detaljer begrænser den nuværende vurdering. Jeg vil vurdere denne MCP-server til 6/10 for nu; den dækker væsentlig integration og sikkerhed, men har brug for mere gennemsigtighed omkring dens kapabiliteter.

MCP-score