Agente de IA para Azure ADX MCP
Integra Azure Data Explorer con el Model Context Protocol (MCP) para potenciar tus asistentes de IA con acceso seguro y estandarizado a tus clústeres de datos. Automatiza consultas KQL, explora recursos y gestiona esquemas de tablas con autenticación basada en tokens y despliegue en contenedores, todo dentro de un flujo de trabajo de IA sin fricciones.
Automatización fluida de consultas KQL
Potencia tus flujos de trabajo de IA para ejecutar consultas KQL directamente en Azure Data Explorer usando interfaces MCP estandarizadas. Lista tablas, explora esquemas y muestra datos de forma eficiente, todo autenticado mediante credenciales de Azure o identidades de carga de trabajo para una seguridad robusta.
- Ejecutar consultas KQL:
- Ejecuta potentes declaraciones KQL en clústeres de Azure Data Explorer para obtener información instantánea de los datos.
- Descubrimiento de tablas:
- Lista y navega por todas las tablas dentro de tu base de datos objetivo, optimizando la exploración de datos.
- Inspección de esquemas:
- Recupera y revisa los esquemas de las tablas para una comprensión precisa de los datos y cumplimiento.
- Obtención de datos de muestra:
- Obtén fácilmente datos de muestra de cualquier tabla para validar y perfilar tus conjuntos de datos.
Autenticación y despliegue flexibles
Aprovecha Azure CLI, MSI y credenciales de identidad de carga de trabajo para una integración segura tanto en entornos cloud-native como locales. Despliega rápidamente usando Docker o GitHub Codespaces para un desarrollo y pruebas ágiles y escalables.
- Seguridad de nivel empresarial:
- Soporta acceso mediante token, Azure CLI, MSI e Identidad de Carga de Trabajo para una gestión segura de accesos.
- Despliegue en contenedores:
- Ejecuta en Docker o docker-compose para despliegues rápidos, aislados y escalables.
- Flexibilidad cloud & local:
- Despliega sin problemas en AKS, Codespaces o entornos locales para máxima agilidad.
Herramientas de IA interactivas y extensibilidad
Configura y amplía las herramientas MCP según tus necesidades de exploración de datos. Integra plataformas como Claude Desktop para habilitar acceso conversacional a los datos y disfruta de suites de pruebas completas para garantizar fiabilidad y cumplimiento.
- Conjunto de herramientas configurable:
- Elige qué herramientas MCP habilitar, como execute_query, list_tables, get_table_schema y sample_table_data.
- Integración con IA conversacional:
- Conéctate con plataformas como Claude Desktop para consultas de datos en lenguaje natural.
- Pruebas exhaustivas:
- Suites de pruebas robustas garantizan fiabilidad, precisión y facilidad de mantenimiento para tus flujos de datos.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas disponibles para la integración MCP de Azure Data Explorer
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración MCP con Azure Data Explorer:
- execute_query
Ejecuta una consulta KQL en Azure Data Explorer para obtener información de tus datos.
- list_tables
Lista todas las tablas en la base de datos de Azure Data Explorer configurada para un descubrimiento rápido.
- get_table_schema
Obtén el esquema de una tabla específica, incluidos los nombres de columnas y tipos de datos.
- sample_table_data
Recupera una muestra de datos de una tabla con un tamaño de muestra opcional para exploración de datos.
Potencia el acceso de datos con IA en Azure Data Explorer
Despliega el servidor MCP de Azure Data Explorer para habilitar consultas KQL impulsadas por IA, descubrimiento de esquemas y exploración de tablas de manera segura y eficiente. Permite que tus asistentes de IA interactúen con tus datos en tiempo real.
¿Qué es adx-mcp-server?
El adx-mcp-server es un servidor open source de Model Context Protocol (MCP) diseñado para conectar asistentes de IA y bases de datos Azure Data Explorer. Desarrollado por pab1it0, este servidor proporciona una interfaz estandarizada que permite a agentes y aplicaciones basadas en IA consultar, analizar y gestionar recursos de Azure Data Explorer (ADX) de manera eficiente. Al aprovechar el protocolo MCP, adx-mcp-server simplifica el proceso de integración, permitiendo interacciones fluidas y seguras con clústeres, bases de datos y tablas de ADX. Este servidor permite a las organizaciones desbloquear capacidades avanzadas de exploración y análisis de datos, utilizando prompts en lenguaje natural y acceso programático para mejorar la productividad, accesibilidad de datos e inteligencia operativa.
Capacidades
Qué podemos hacer con adx-mcp-server
Con adx-mcp-server, usuarios y agentes de IA pueden aprovechar una variedad de funciones potentes para interactuar con bases de datos Azure Data Explorer. El servicio optimiza las operaciones de datos a través del protocolo MCP, permitiendo tareas eficientes de exploración, gestión y análisis de datos dentro del ecosistema de Azure.
- Consultas en bases de datos ADX
- Ejecuta consultas complejas en bases de datos Azure Data Explorer para obtener información y análisis accionables.
- Gestión de clústeres
- Lista, monitorea y administra clústeres de Azure Data Explorer, mejorando la visibilidad operativa.
- Visualización y organización de datos
- Explora bases de datos, tablas y esquemas de forma eficiente para estructurar y optimizar flujos de datos.
- Integración con agentes de IA
- Conecta aplicaciones impulsadas por IA para análisis de datos automatizados y exploración de datos mediante lenguaje natural.
- Acceso seguro y estandarizado
- Utiliza un protocolo estandarizado para interacciones seguras, consistentes y escalables con recursos ADX.
Ventajas para agentes de IA con adx-mcp-server
Los agentes de IA obtienen ventajas significativas al utilizar adx-mcp-server, ya que proporciona una interfaz estandarizada y eficiente para acceder y analizar grandes volúmenes de datos en Azure Data Explorer. Esto permite la toma de decisiones automatizada basada en datos, consultas en lenguaje natural y análisis escalables. Al integrarse con adx-mcp-server, los agentes de IA pueden facilitar una exploración de datos más rápida, automatizar tareas rutinarias de gestión y mejorar la precisión y eficiencia de los conocimientos entregados a usuarios y organizaciones.