Intégration du serveur Azure MCP

Que fait le serveur “Azure” MCP ?

Le serveur Azure MCP implémente la spécification Model Context Protocol (MCP) pour créer une connexion transparente entre les agents IA et les services Azure. Il agit comme un pont, permettant aux assistants IA d’interagir avec des sources de données externes, des API et des services fournis par Azure. Cette intégration améliore les flux de développement en permettant aux modèles IA d’effectuer des tâches telles que des requêtes de base de données, la gestion de fichiers et les interactions avec des API—en tirant parti de l’immense écosystème cloud d’Azure. Conçu pour être compatible avec des outils comme GitHub Copilot pour Azure, le serveur permet aux développeurs d’automatiser, d’orchestrer et de gérer les ressources Azure directement depuis leurs agents IA, rationalisant ainsi des scénarios de développement et d’exploitation complexes.

Liste des prompts

Aucune information disponible dans le dépôt concernant des modèles de prompt.

Liste des ressources

Aucune information disponible dans le dépôt concernant des ressources spécifiques exposées par le serveur.

Liste des outils

Aucune information disponible dans le dépôt concernant des outils fournis par le serveur (par exemple, depuis un fichier server.py ou similaire).

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Automatisation VS Code : Permet aux agents IA (ex. GitHub Copilot) d’interagir avec les services Azure directement depuis VS Code, rationalisant les flux de travail des développeurs.
• Gestion des ressources Azure : Autorise la requête, la création et la gestion des ressources Azure via des commandes pilotées par IA, réduisant ainsi les opérations manuelles sur le cloud.
• Intégration API : Sert de canal pour connecter les agents IA aux API Azure, facilitant l’automatisation de tâches cloud comme les déploiements, la montée en charge et la supervision.
• Productivité accrue pour les développeurs : S’intègre avec des outils tels que l’extension GitHub Copilot pour Azure afin de faciliter le prototypage rapide et le débogage d’applications cloud.
• Orchestration de workflows personnalisés : Prend en charge la création de workflows personnalisés exploitant à la fois l’IA et les services Azure pour des scénarios d’automatisation avancés.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js 20 ou version ultérieure est installé.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur Azure MCP à l’aide de l’extrait JSON fourni.
4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur Azure MCP est actif.

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

Exemple de sécurisation des clés API :

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AZURE_API_KEY": "${env:AZURE_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${env:AZURE_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js 20+.
2. Localisez le fichier d’intégration ou de configuration Claude.
3. Ajoutez la définition du serveur Azure MCP.
4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est connecté.

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

Cursor

1. Installez la dernière version de Node.js.
2. Ouvrez les paramètres de configuration de Cursor.
3. Insérez le serveur Azure MCP comme indiqué ci-dessous.
4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez les messages d’initialisation du serveur.

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

Cline

1. Assurez-vous que Node.js 20 ou supérieur est installé.
2. Accédez au fichier de configuration de Cline.
3. Enregistrez le serveur Azure MCP à l’aide du JSON.
4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez la connectivité.

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

Remarque : Protégez vos clés API à l’aide de variables d’environnement comme montré dans l’exemple Windsurf ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP à l’aide de ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “azure-mcp” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation et le code disponibles, le serveur Azure MCP offre un point d’intégration robuste entre Azure et les agents IA mais manque de documentation publique détaillée sur les prompts, ressources, et outils. Son installation est simple et sécurisée, mais l’absence de détails techniques précis limite son évaluation actuelle. J’évalue ce serveur MCP à 6/10 pour l’instant ; il couvre l’essentiel de l’intégration et de la sécurité, mais nécessite plus de transparence sur ses fonctionnalités.

Score MCP