Servidor Azure Wiki Search MCP

¿Qué hace el Servidor “Azure Wiki Search” MCP?

El Servidor Azure Wiki Search MCP implementa la especificación MCP (Model Context Protocol) para permitir que los agentes de IA busquen contenido en el wiki de Azure. Actuando como puente entre los asistentes de IA y los recursos del wiki de Azure, este servidor habilita flujos de trabajo potentes donde los modelos de IA pueden realizar consultas de búsqueda y recuperar documentos del wiki de forma programática. Al exponer funcionalidades de búsqueda y recuperación, ayuda a desarrolladores y agentes de IA a automatizar la recopilación de información, la recuperación de documentación y la gestión del conocimiento dentro de entornos de wiki de Azure DevOps. Esto mejora los flujos de trabajo de desarrollo al agilizar el acceso a bases de conocimiento y documentación internas, facilitando que los equipos localicen información relevante mediante herramientas potenciadas por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts explícitamente en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en la documentación o el código. El enfoque del servidor parece estar en la búsqueda y recuperación.

Lista de Herramientas

• search_wiki
  Busca en Edge Wiki para encontrar material relacionado con una consulta especificada.

• get_wiki_by_path
  Recupera contenido del wiki proporcionando una ruta específica.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Búsqueda Automatizada de Conocimiento
  Permite a asistentes de IA y desarrolladores buscar de forma programática documentación o soluciones relevantes en el wiki de Azure, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la productividad.

• Recuperación de Documentación
  Habilita la recuperación de páginas específicas del wiki o secciones de documentación, facilitando el acceso a conocimiento estructurado para onboarding, resolución de problemas o intercambio de conocimiento.

• Bots de Soporte Potenciados por IA
  Integra con bots de soporte o chatbots para obtener y presentar automáticamente contenido del wiki en respuesta a consultas de usuarios.

• Gestión del Conocimiento del Proyecto
  Centraliza el acceso a la documentación específica del proyecto, facilitando que los equipos mantengan y descubran activos de conocimiento.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Instala los prerrequisitos: la última versión de VS Code, extensiones de GitHub Copilot, Python 3.10+ y uv.

2. Clona el repositorio:
   git clone https://github.com/coder-linping/azure-wiki-search-server.git

3. Prepara el entorno con uv y activa el entorno virtual.

4. Añade la configuración del servidor MCP en tu configuración de usuario (JSON) o .vscode/mcp.json:

   "mcp": {
     "servers": {
       "edge_wiki": {
         "command": "uv",
         "args": [
             "--directory",
             "<ruta absoluta a tu carpeta clonada>",
             "run",
             "src/edge_wiki.py"
         ],
         "env": {
             "PAT": "Tu token de acceso personal",
             "ORG": "Tu organización, por defecto es microsoft",
             "PROJECT": "Tu proyecto, por defecto es Edge"
         }
       }
     }
   }
   

5. Guarda la configuración, reinicia VS Code y verifica la conexión.

Claude

No se proporcionan instrucciones específicas para Claude. Utiliza una configuración JSON similar a la anterior en los ajustes del servidor MCP de la plataforma.

Cursor

No se proporcionan instrucciones específicas para Cursor. Utiliza una configuración JSON similar a la anterior en los ajustes del servidor MCP de la plataforma.

Cline

No se proporcionan instrucciones específicas para Cline. Utiliza una configuración JSON similar a la anterior en los ajustes del servidor MCP de la plataforma.

Protección de Claves API

• Usa variables de entorno en la sección env de tu configuración MCP para almacenar claves sensibles:

  "env": {
      "PAT": "Tu token de acceso personal",
      "ORG": "Tu organización",
      "PROJECT": "Tu proyecto"
  }
  

Cómo usar este MCP dentro de los 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 a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "azure-wiki-search": {
    "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 “azure-wiki-search” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, el Servidor Azure Wiki Search MCP es funcional para búsquedas y recuperaciones básicas en el wiki, pero carece de plantillas detalladas de recursos y prompts, así como de instrucciones específicas para plataformas. Su puntuación es la de un servidor MCP mínimo pero utilizable.

Puntuación MCP

Nuestra opinión:
Este servidor MCP proporciona funciones básicas de búsqueda y recuperación para el wiki de Azure, lo que resulta útil para flujos de trabajo de desarrollo específicos. Sin embargo, la falta de recursos detallados, soporte de prompts, instrucciones específicas para plataformas y actividad de la comunidad limita su flexibilidad y extensibilidad.
Calificación: 4/10