Azure Data Explorer MCP Server

Hvad gør “Azure Data Explorer” MCP Server?

Azure Data Explorer (ADX) MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der gør det muligt for AI-assistenter at oprette forbindelse problemfrit til Azure Data Explorer/Eventhouse-klynger og databaser. Via standardiserede MCP-grænseflader giver den AI-værktøjer og -agenter mulighed for at udføre KQL (Kusto Query Language)-forespørgsler, udforske databaseressourcer, hente tabelskemaer, sample data og få adgang til tabelstatistik. Serveren understøtter interaktive værktøjer og autentificering via Azure-legitimationsoplysninger, hvilket gør det muligt sikkert at styre og analysere store datamængder direkte fra AI-drevne arbejdsgange. Denne integration øger udviklernes produktivitet ved at automatisere dataudforskning, forespørgsler og styring inden for Azure Data Explorer-miljøer.

Liste over prompts

Der nævnes ingen eksplicitte promptskabeloner i repositoriet.

Liste over ressourcer

• Tabelliste
  • Gør det muligt for AI-assistenter at liste alle tabeller i den konfigurerede Azure Data Explorer-database.
• Tabelskema
  • Giver skemainformation for en valgt tabel, herunder kolonnenavne og typer.
• Tabel datasampling
  • Tillader sampling af datarækker fra en hvilken som helst tabel for at give kontekst eller forhåndsvisning til nedstrømsopgaver.
• Tabelstatistik
  • Henter detaljeret statistik eller metadata for tabeller, såsom rækkeantal og størrelse.

Liste over værktøjer

• KQL-forespørgselsudførelse
  • Udfør Kusto Query Language (KQL)-forespørgsler mod den tilsluttede Azure Data Explorer-database.
• List tabeller
  • Hent en liste over alle tabeller i den angivne database.
• Se tabelskema
  • Tilgå og vis skemaet (strukturen) for en valgt tabel.
• Sample tabeldata
  • Hent et lille udsnit af data fra en tabel til inspektion eller kontekst.
• Få tabelstatistik
  • Hent statistik eller overordnede detaljer om en tabel, såsom rækkeantal og lagerinfo.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Databasestyring
  • Automatisér tabellister, skemahentning og datasampling, hvilket strømliner databaseudforskning og -styring for udviklere og dataspecialister.
• Interaktiv dataanalyse
  • Udfør hurtigt KQL-forespørgsler og hent resultater til eksplorativ analyse, hvilket gør det lettere for AI-assistenter og brugere at udlede indsigt fra store datasæt.
• AI-drevet dataudforskning
  • Gør det muligt for LLM’er eller AI-agenter at gennemse, opsummere og kontekstualisere data fra Azure Data Explorer, f.eks. til rapportgenerering eller anomali-detektion.
• Integration med DevOps-pipelines
  • Udnyt MCP-serveren i CI/CD-processer for at validere data, køre sundhedstjek og sikre dataklarhed før udrulninger.
• Sikkerhedsbevidste dataoperationer
  • Brug Azure-autentificering og workload identity support for at sikre sikker, compliant adgang til følsomme databaser inden for organisationens grænser.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at Node.js og nødvendige forudsætninger er installeret.
2. Åbn din Windsurf konfigurationsfil.
3. Tilføj Azure Data Explorer MCP serveren med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft at MCP-serveren kører og er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler (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. Installer nødvendige afhængigheder til MCP-integration i Claude.
2. Find Claude’s konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende MCP server-konfiguration:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Bekræft at serverforbindelsen virker.

Sikring af API-nøgler (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. Installer Node.js og sørg for at Cursor kan tilgå eksterne MCP-servere.
2. Åbn Cursor MCP server konfigurationsfil.
3. Indsæt MCP server JSON som nedenfor:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Test MCP-integrationen ved at køre en eksempel KQL-forespørgsel.

Sikring af API-nøgler (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. Bekræft at du har Node.js og Cline sat op.
2. Redigér din Cline MCP konfigurationsfil.
3. Tilføj serveren som følger:

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

4. Gem filen og genstart Cline.
5. Sikr forbindelsen ved at køre en database-skemaforespørgsel.

Sikring af API-nøgler (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": {}
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP server-detaljer med dette JSON-format:

{
  "adx-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 muligheder. Husk at ændre “adx-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP server-URL.

Oversigt

Baseret på de givne oplysninger og deres fuldstændighed, vurderes denne MCP-server til omkring 7/10. Den dækker alle væsentlige MCP-krav for Azure Data Explorer, men mangler eksplicitte promptskabeloner og detaljer om roots-support.

MCP-score