Azure Data Explorer MCP Server

Was macht der “Azure Data Explorer” MCP Server?

Der Azure Data Explorer (ADX) MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, nahtlos mit Azure Data Explorer/Eventhouse-Clustern und -Datenbanken zu kommunizieren. Über standardisierte MCP-Schnittstellen können KI-Tools und Agenten KQL-(Kusto Query Language)-Abfragen ausführen, Datenbankressourcen durchsuchen, Tabellenschemata abrufen, Daten sampeln und Tabellenstatistiken einsehen. Der Server unterstützt interaktive Tools sowie Authentifizierung mittels Azure-Zugangsdaten, sodass sich umfangreiche Datenbestände sicher direkt aus KI-gestützten Workflows verwalten und analysieren lassen. Diese Integration erhöht die Produktivität von Entwicklern durch Automatisierung von Datenerkundung, Abfragen und Verwaltung innerhalb von Azure Data Explorer-Umgebungen.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

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Liste der Ressourcen

• Tabellenauflistung
  • Ermöglicht KI-Assistenten, alle Tabellen in der konfigurierten Azure Data Explorer-Datenbank aufzulisten.
• Tabellenschema
  • Stellt Schema-Informationen einer ausgewählten Tabelle bereit, inklusive Spaltennamen und Datentypen.
• Tabellen-Daten-Sampling
  • Erlaubt das Abrufen von Beispieldatensätzen aus beliebigen Tabellen, um Kontext oder Vorschauen für nachgelagerte Aufgaben zu bieten.
• Tabellenstatistiken
  • Ruft detaillierte Statistiken bzw. Metadaten zu Tabellen ab, wie z. B. Zeilenzahl und Größe.

Liste der Tools

• KQL-Abfrageausführung
  • Führt Kusto Query Language (KQL)-Abfragen gegen die verbundene Azure Data Explorer-Datenbank aus.
• Tabellen auflisten
  • Ruft eine Liste aller in der angegebenen Datenbank verfügbaren Tabellen ab.
• Tabellenschema anzeigen
  • Zeigt das Schema (die Struktur) einer gewählten Tabelle an.
• Tabellendaten sampeln
  • Holt eine kleine Stichprobe von Daten aus einer Tabelle zur Kontrolle oder Kontextbildung.
• Tabellenstatistiken abrufen
  • Ermittelt Statistik- oder Metadaten zu einer Tabelle, z. B. Zeilenzahl oder Speicherinformationen.

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Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankmanagement
  • Automatisieren Sie die Auflistung von Tabellen, das Abrufen von Schemata und das Samplen von Daten, um Datenbankexploration und -verwaltung für Entwickler und Data Scientists zu vereinfachen.
• Interaktive Datenanalyse
  • KQL-Abfragen schnell ausführen und Ergebnisse für explorative Analysen abrufen – so gewinnen KI-Assistenten und Nutzer leichter Einblicke aus großen Datenmengen.
• KI-gestützte Datenerkundung
  • Ermöglichen Sie LLMs oder KI-Agenten, Daten aus Azure Data Explorer zu durchsuchen, zusammenzufassen und zu kontextualisieren – etwa für Berichte oder Anomalie-Erkennung.
• Integration in DevOps-Pipelines
  • Nutzen Sie den MCP Server in CI/CD-Prozessen, um Daten zu validieren, Health Checks durchzuführen und Datenbereitschaft vor Deployments sicherzustellen.
• Sicherheitsbewusste Datenoperationen
  • Verwenden Sie Azure-Authentifizierung und Workload-Identity-Unterstützung, um sicheren, konformen Zugriff auf sensible Datenbanken innerhalb Ihrer Organisation zu gewährleisten.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und alle erforderlichen Voraussetzungen installiert sind.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Azure Data Explorer MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Prüfen Sie, ob der MCP Server läuft und erreichbar ist.

API-Schlüssel absichern (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. Installieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten für die MCP-Integration in Claude.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie folgende MCP-Server-Konfiguration ein:

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

4. Änderungen speichern und Claude neu starten.
5. Verbindung des Servers prüfen.

API-Schlüssel absichern (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. Installieren Sie Node.js und stellen Sie sicher, dass Cursor auf externe MCP-Server zugreifen kann.
2. Öffnen Sie die Cursor-MCP-Server-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP-Server wie folgt ein:

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

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Testen Sie die MCP-Integration mit einer Beispiel-KQL-Abfrage.

API-Schlüssel absichern (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. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Cline installiert sind.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cline-MCP-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Server wie folgt hinzu:

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

4. Datei speichern und Cline neu starten.
5. Verbindung mit einer Datenbankschema-Abfrage prüfen.

API-Schlüssel absichern (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": {}
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

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 sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ tragen Sie die MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

{
  "adx-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, “adx-mcp” gegen den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers auszutauschen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den bereitgestellten Informationen und deren Vollständigkeit erhält dieser MCP Server eine Bewertung von 7/10. Er erfüllt alle wichtigen MCP-Anforderungen für Azure Data Explorer, es fehlen jedoch explizite Prompt-Vorlagen und Details zum Roots-Support.

MCP Score