
Azure DevOps MCP Server
Der Azure DevOps MCP Server fungiert als Brücke zwischen Anfragen in natürlicher Sprache und der Azure DevOps REST API. So können KI-Assistenten und Tools DevOp...
Verbinden Sie Ihre KI-Agenten und Workflows mit den leistungsstarken Cloud-Diensten von Azure über den Azure MCP Server für effiziente Automatisierung und Ressourcenmanagement.
Der Azure MCP Server implementiert die Model Context Protocol (MCP) Spezifikation, um eine nahtlose Verbindung zwischen KI-Agenten und Azure-Diensten herzustellen. Er dient als Brücke und ermöglicht es KI-Assistenten, mit externen Datenquellen, APIs und Services von Azure zu interagieren. Diese Integration verbessert Entwicklungs-Workflows, indem KI-Modelle Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dateiverwaltung und API-Interaktionen durchführen können – und dabei das umfangreiche Cloud-Ökosystem von Azure nutzen. Entwickelt für die Kompatibilität mit Tools wie GitHub Copilot for Azure, ermöglicht der Server es Entwicklern, Azure-Ressourcen direkt über ihre KI-Agenten zu automatisieren, zu orchestrieren und zu verwalten und so komplexe Entwicklungs- und Betriebsszenarien zu vereinfachen.
Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Templates verfügbar.
Im Repository sind keine Informationen zu spezifischen vom Server bereitgestellten Ressourcen verfügbar.
Im Repository sind keine Informationen zu vom Server bereitgestellten Tools (z. B. aus einer server.py oder ähnlichen Datei) verfügbar.
"mcpServers": {
"azure-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
Beispiel für das Sichern von API-Schlüsseln:
"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"]
}
}
Hinweis: Schützen Sie Ihre API-Schlüssel immer mit Umgebungsvariablen, wie im Windsurf-Beispiel gezeigt.
MCP in FlowHunt verwenden
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdaten im folgenden JSON-Format ein:
{
"azure-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “azure-mcp” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | |
Liste der Prompts | ⛔ | |
Liste der Ressourcen | ⛔ | |
Liste der Tools | ⛔ | |
Sichern von API-Schlüsseln | ✅ | Beispiel im Abschnitt „Setup“ |
Sampling Support (weniger wichtig zur Bewertung) | ⛔ | Nicht in der verfügbaren Doku erwähnt |
Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und dem Code bietet der Azure MCP Server einen leistungsfähigen Integrationspunkt für Azure und KI-Agenten, jedoch fehlen detaillierte öffentliche Informationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Die Einrichtung ist unkompliziert und sicher, aber das Fehlen granularer technischer Details schränkt die aktuelle Bewertung ein. Ich würde diesen MCP Server derzeit mit 6/10 bewerten: Er deckt die wesentliche Integration und Sicherheit ab, benötigt aber mehr Transparenz bezüglich seiner Möglichkeiten.
Hat eine LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ⛔ |
Anzahl Forks | 204 |
Anzahl Sterne | 779 |
Der Azure MCP Server implementiert das Model Context Protocol, um KI-Agenten und Azure-Dienste zu verbinden. So wird Automatisierung, Ressourcenmanagement und die Integration mit Azure APIs und Cloud-Workflows ermöglicht.
Sie können das Ressourcenmanagement in Azure automatisieren, mit Azure APIs interagieren, eigene Workflows orchestrieren und Ihre Produktivität steigern, indem Sie Ihre KI-gesteuerten Agenten mit Azures Cloud-Ökosystem verbinden.
Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen für API-Schlüssel in Ihrer MCP-Server-Konfiguration, wie in den Setup-Beispielen gezeigt, um Ihre Zugangsdaten sicher und außerhalb Ihres Codes zu halten.
Im aktuellen Repository sind keine Prompt-Templates oder explizite Tools dokumentiert, aber der Server ermöglicht leistungsfähige Azure-Integrationsmöglichkeiten für Ihre Agenten.
Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem FlowHunt-Flow hinzu, konfigurieren Sie sie mit Ihren Azure MCP Server-Daten im bereitgestellten JSON-Format, und Ihr KI-Agent kann Azure-Dienste als Teil Ihres Workflows nutzen.
Integrieren Sie Azure-Dienste in Ihre KI-Workflows für Automatisierung und Produktivität auf dem nächsten Level – dank FlowHunt’s Azure MCP Server Support.
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