Azure Wiki Search MCP Server

Was macht der “Azure Wiki Search” MCP Server?

Der Azure Wiki Search MCP Server implementiert die MCP (Model Context Protocol)-Spezifikation, damit KI-Agenten Inhalte im Azure Wiki durchsuchen können. Als Bindeglied zwischen KI-Assistenten und Azure Wiki-Ressourcen ermöglicht dieser Server leistungsfähige Workflows, in denen KI-Modelle Suchanfragen ausführen und Wiki-Dokumente programmgesteuert abrufen können. Durch die Bereitstellung von Such- und Abruffunktionen unterstützt er Entwickler und KI-Agenten bei der Automatisierung von Informationsbeschaffung, Dokumentenabruf und Wissensmanagement innerhalb von Azure DevOps Wiki-Umgebungen. Dies verbessert Entwicklungsprozesse, da der Zugriff auf interne Wissensdatenbanken und Dokumentationen vereinfacht wird und Teams relevante Informationen leichter über KI-gestützte Tools bereitstellen können.

Liste der Prompts

In dem Repository oder der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder im Code werden keine expliziten Ressourcen aufgelistet. Der Fokus des Servers liegt offenbar auf Suche und Abruf.

Liste der Tools

• search_wiki
  Durchsucht Edge Wiki, um relevantes Material für eine bestimmte Suchanfrage zu finden.

• get_wiki_by_path
  Ruft Wiki-Inhalte ab, indem ein spezifischer Pfad angegeben wird.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Wissenssuche
  Ermöglicht es KI-Assistenten und Entwicklern, programmgesteuert nach relevanter Dokumentation oder Lösungen im Azure Wiki zu suchen – reduziert manuellen Aufwand und steigert die Produktivität.

• Dokumentenabruf
  Ermöglicht den Abruf spezifischer Wiki-Seiten oder Dokumentationsabschnitte und erleichtert so den Zugriff auf strukturiertes Wissen für Onboarding, Fehlerbehebung oder Wissensaustausch.

• KI-gestützte Support-Bots
  Integration mit Support- oder Chatbots, um automatisch Wiki-Inhalte als Antwort auf Benutzeranfragen zu liefern.

• Projekt-Wissensmanagement
  Zentralisiert den Zugriff auf projektspezifische Dokumentation, sodass Teams Wissensressourcen leichter pflegen und auffinden können.

Einrichtung

Windsurf

1. Voraussetzungen installieren: Neueste VS Code-Version, GitHub Copilot-Erweiterungen, Python 3.10+ und uv.

2. Repository klonen:
   git clone https://github.com/coder-linping/azure-wiki-search-server.git

3. Umgebung mit uv einrichten und das virtuelle Environment aktivieren.

4. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration zu Ihren Benutzereinstellungen (JSON) oder .vscode/mcp.json hinzu:

   "mcp": {
     "servers": {
       "edge_wiki": {
         "command": "uv",
         "args": [
             "--directory",
             "<absoluter Pfad zu Ihrem geklonten Ordner>",
             "run",
             "src/edge_wiki.py"
         ],
         "env": {
             "PAT": "Ihr persönlicher Zugriffstoken",
             "ORG": "Ihre Organisation, Standard ist microsoft",
             "PROJECT": "Ihr Projekt, Standard ist Edge"
         }
       }
     }
   }
   

5. Konfiguration speichern, VS Code neu starten und Verbindung prüfen.

Claude

Keine spezifischen Anweisungen für Claude. Verwenden Sie eine ähnliche JSON-Konfiguration wie oben in den MCP-Server-Einstellungen der Plattform.

Cursor

Keine spezifischen Anweisungen für Cursor. Verwenden Sie eine ähnliche JSON-Konfiguration wie oben in den MCP-Server-Einstellungen der Plattform.

Cline

Keine spezifischen Anweisungen für Cline. Verwenden Sie eine ähnliche JSON-Konfiguration wie oben in den MCP-Server-Einstellungen der Plattform.

API-Schlüssel schützen

• Verwenden Sie Umgebungsvariablen im Abschnitt env Ihrer MCP-Konfiguration, um sensible Schlüssel zu speichern:

  "env": {
      "PAT": "Ihr persönlicher Zugriffstoken",
      "ORG": "Ihre Organisation",
      "PROJECT": "Ihr Projekt"
  }
  

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Sobald konfiguriert, kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, “azure-wiki-search” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf der vorhandenen Dokumentation ist der Azure Wiki Search MCP Server für grundlegende Wiki-Such- und Abruf-Anwendungsfälle funktionsfähig, aber es fehlen detaillierte Ressourcen- und Prompt-Vorlagen sowie umfassendere plattformspezifische Anleitungen. Er ist ein minimaler, aber nutzbarer MCP Server.

MCP-Bewertung

Unsere Einschätzung:
Dieser MCP Server bietet grundlegende Such- und Abruffunktionen für Azure Wiki, was für gezielte Entwicklungs-Workflows nützlich ist. Allerdings schränken fehlende detaillierte Ressourcen- und Prompt-Unterstützung, plattformspezifische Anweisungen und geringe Community-Aktivität seine Flexibilität und Erweiterbarkeit ein.
Bewertung: 4/10