Servidor MCP de Azure Data Explorer
Conecta FlowHunt a Azure Data Explorer para una exploración de datos potente, segura y automatizada, ejecución de consultas KQL y gestión de esquemas, directamente en tus flujos de trabajo de IA.

¿Qué hace el servidor MCP de “Azure Data Explorer”?
El servidor MCP de Azure Data Explorer (ADX) es un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite a los asistentes de IA conectarse sin problemas con clústeres y bases de datos de Azure Data Explorer/Eventhouse. A través de interfaces MCP estandarizadas, habilita a herramientas y agentes de IA a ejecutar consultas KQL (Kusto Query Language), explorar recursos de base de datos, obtener esquemas de tablas, muestrear datos y acceder a estadísticas de tablas. El servidor soporta herramientas interactivas y autenticación mediante credenciales de Azure, permitiendo gestionar y analizar datos a gran escala de forma segura directamente desde flujos de trabajo con IA. Esta integración mejora la productividad de los desarrolladores automatizando la exploración de datos, las consultas y la gestión dentro de entornos Azure Data Explorer.
Lista de Prompts
No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio.
Lista de Recursos
- Listado de tablas
- Permite a los asistentes de IA listar todas las tablas en la base de datos configurada de Azure Data Explorer.
- Esquema de tabla
- Proporciona información de esquema para una tabla seleccionada, incluyendo nombres y tipos de columnas.
- Muestreo de datos de tabla
- Permite muestrear filas de datos de cualquier tabla para proporcionar contexto o vistas previas para tareas posteriores.
- Estadísticas de tabla
- Recupera estadísticas detalladas o metadatos de las tablas, como el número de filas y tamaño.
Lista de Herramientas
- Ejecución de consultas KQL
- Ejecuta consultas Kusto Query Language (KQL) sobre la base de datos de Azure Data Explorer conectada.
- Listar tablas
- Recupera una lista de todas las tablas disponibles en la base de datos especificada.
- Ver esquema de tabla
- Accede y muestra el esquema (estructura) de una tabla seleccionada.
- Muestrear datos de tabla
- Obtiene una pequeña muestra de datos de una tabla para inspección o contexto.
- Obtener estadísticas de tabla
- Obtiene estadísticas o detalles generales sobre una tabla, como el conteo de filas y la información de almacenamiento.
Casos de Uso de este Servidor MCP
- Gestión de bases de datos
- Automatiza el listado de tablas, la obtención de esquemas y el muestreo de datos, facilitando la exploración y gestión de bases de datos para desarrolladores y científicos de datos.
- Análisis interactivo de datos
- Ejecuta consultas KQL rápidamente y obtiene resultados para análisis exploratorio, facilitando a asistentes de IA y usuarios obtener insights de grandes conjuntos de datos.
- Exploración de datos impulsada por IA
- Permite que LLMs o agentes de IA naveguen, resuman y contextualicen datos desde Azure Data Explorer, apoyando casos como generación de informes o detección de anomalías.
- Integración con pipelines DevOps
- Utiliza el servidor MCP en procesos CI/CD para validar datos, ejecutar chequeos de salud y asegurar la preparación de datos antes de despliegues.
- Operaciones de datos con conciencia de seguridad
- Utiliza autenticación de Azure y soporte de identidad de carga de trabajo para garantizar acceso seguro y conforme a bases de datos sensibles dentro de los límites organizacionales.
Cómo configurarlo
Windsurf
- Asegúrate de tener instalado Node.js y los prerrequisitos necesarios.
- Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
- Agrega el servidor MCP de Azure Data Explorer con el siguiente fragmento JSON:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
- Verifica que el servidor MCP esté ejecutándose y sea accesible.
Protección de claves API (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
- Instala las dependencias necesarias para la integración MCP en Claude.
- Localiza el archivo de configuración de Claude.
- Agrega la siguiente configuración del servidor MCP:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Guarda los cambios y reinicia Claude.
- Confirma que la conexión con el servidor funciona.
Protección de claves API (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
- Instala Node.js y asegúrate de que Cursor pueda acceder a servidores MCP externos.
- Abre el archivo de configuración del servidor MCP de Cursor.
- Inserta el JSON del servidor MCP como se muestra a continuación:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Guarda y reinicia Cursor.
- Prueba la integración MCP ejecutando una consulta KQL de ejemplo.
Protección de claves API (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
- Confirma que tienes Node.js y Cline configurados.
- Edita tu archivo de configuración MCP de Cline.
- Agrega el servidor como sigue:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Guarda el archivo y reinicia Cline.
- Asegura la conectividad ejecutando una consulta de esquema de base de datos.
Protección de claves API (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": {}
}
}
}
Cómo usar este MCP dentro de flujos
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"adx-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “adx-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Descripción general
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | No se encontraron plantillas de prompt |
Lista de Recursos | ✅ | Tablas, esquema, muestreo, estadísticas |
Lista de Herramientas | ✅ | Consulta KQL, listar tablas, esquema, muestreo, estadísticas |
Protección de claves API | ✅ | Soporte para archivo .env y variables de entorno |
Soporte de muestreo (menos importante en evaluación) | ✅ | Se soporta el muestreo de datos de tabla |
Basándonos en la información proporcionada y su nivel de detalle, este servidor MCP obtiene una puntuación de 7/10. Cubre todos los requisitos principales de MCP para Azure Data Explorer, pero carece de plantillas de prompt explícitas y detalles sobre el soporte de roots.
Puntuación MCP
Tiene una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Tiene al menos una herramienta | ✅ |
Número de Forks | 20 |
Número de Stars | 42 |
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el servidor MCP de Azure Data Explorer?
Es un servidor Model Context Protocol que conecta FlowHunt y otras herramientas de IA con Azure Data Explorer. Permite acceso seguro y programático a los recursos de la base de datos, ejecución de consultas KQL, exploración de esquemas y muestreo de datos, directamente desde flujos de trabajo de IA.
- ¿Qué funciones puedo realizar con este servidor MCP?
Puedes listar tablas, ver esquemas de tablas, muestrear datos, ejecutar consultas KQL y obtener estadísticas de tablas. Esto permite la gestión, exploración y análisis automatizados de datos dentro de tus flujos de IA.
- ¿Cómo protejo mis credenciales de Azure?
Utiliza variables de entorno en la configuración de tu servidor MCP para almacenar de forma segura la URL de tu clúster ADX y el nombre de la base de datos. Nunca incluyas claves sensibles directamente en tus archivos de configuración.
- ¿Cuáles son los casos de uso comunes?
Los casos típicos incluyen gestión automatizada de bases de datos, análisis interactivo de datos, habilitación de agentes de IA para explorar y resumir datos, integración de comprobaciones de datos en pipelines DevOps y asegurar acceso seguro y conforme a datos empresariales.
- ¿El servidor soporta Kusto Query Language (KQL)?
Sí, puedes ejecutar consultas KQL directamente sobre tu base de datos de Azure Data Explorer, lo que lo hace ideal para análisis avanzados y exploración de datos en tiempo real.
Integra Azure Data Explorer con FlowHunt
Potencia tus flujos de trabajo de IA con acceso directo y seguro a Azure Data Explorer. Automatiza consultas a la base de datos, gestión de esquemas y exploración de datos usando el servidor ADX MCP.