Serveur MCP Azure Data Explorer

Que fait le serveur MCP “Azure Data Explorer” ?

Le serveur MCP Azure Data Explorer (ADX) est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet aux assistants IA de se connecter facilement à des clusters et bases de données Azure Data Explorer/Eventhouse. Grâce aux interfaces MCP standardisées, il permet aux outils et agents IA d’exécuter des requêtes KQL (Kusto Query Language), d’explorer les ressources des bases de données, de récupérer les schémas de tables, d’échantillonner des données et d’accéder aux statistiques des tables. Le serveur prend en charge les outils interactifs et l’authentification via les identifiants Azure, ce qui permet de gérer et d’analyser en toute sécurité de grands volumes de données directement depuis des workflows pilotés par l’IA. Cette intégration augmente la productivité des développeurs en automatisant l’exploration, l’interrogation et la gestion des données au sein des environnements Azure Data Explorer.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

• Liste des tables
  • Permet aux assistants IA d’énumérer toutes les tables dans la base Azure Data Explorer configurée.
• Schéma de table
  • Fournit les informations de schéma d’une table sélectionnée, y compris noms et types de colonnes.
• Échantillonnage de données
  • Permet d’échantillonner des lignes de données de n’importe quelle table pour fournir du contexte ou des aperçus pour les tâches en aval.
• Statistiques de table
  • Récupère des statistiques détaillées ou des métadonnées sur les tables, telles que le nombre de lignes et la taille.

Liste des outils

• Exécution de requêtes KQL
  • Exécute des requêtes Kusto Query Language (KQL) sur la base Azure Data Explorer connectée.
• Lister les tables
  • Récupère la liste de toutes les tables disponibles dans la base spécifiée.
• Voir le schéma d’une table
  • Accède et affiche le schéma (structure) d’une table sélectionnée.
• Échantillonner les données d’une table
  • Récupère un petit échantillon de données d’une table pour inspection ou contexte.
• Obtenir les statistiques d’une table
  • Obtient des statistiques ou des détails de haut niveau sur une table, comme le nombre de lignes et les informations de stockage.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de bases de données
  • Automatisez la liste des tables, la récupération des schémas et l’échantillonnage des données, pour simplifier l’exploration et la gestion de bases par les développeurs et data scientists.
• Analyse interactive des données
  • Exécutez rapidement des requêtes KQL et récupérez les résultats pour une analyse exploratoire, facilitant l’obtention d’insights sur de grands ensembles de données.
• Exploration de données assistée par IA
  • Permettez à des LLM ou agents IA de parcourir, résumer et contextualiser les données d’Azure Data Explorer, pour des cas comme la génération de rapports ou la détection d’anomalies.
• Intégration dans les pipelines DevOps
  • Exploitez le serveur MCP dans les processus CI/CD pour valider les données, exécuter des contrôles de santé et garantir la disponibilité des données avant les déploiements.
• Opérations sur les données en sécurité
  • Utilisez l’authentification Azure et la gestion d’identités pour garantir un accès sécurisé et conforme aux bases sensibles de l’organisation.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et les prérequis nécessaires sont installés.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Azure Data Explorer avec ce fragment JSON :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP tourne et est accessible.

Sécurisation des clés 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

1. Installez les dépendances nécessaires à l’intégration MCP pour Claude.
2. Repérez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez la configuration serveur MCP suivante :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez que la connexion au serveur fonctionne.

Sécurisation des clés 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

1. Installez Node.js et vérifiez que Cursor peut accéder à des serveurs MCP externes.
2. Ouvrez le fichier de configuration du serveur MCP de Cursor.
3. Insérez le JSON suivant :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Testez l’intégration MCP en exécutant une requête KQL d’exemple.

Sécurisation des clés 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

1. Vérifiez que Node.js et Cline sont installés.
2. Modifiez votre fichier de configuration MCP de Cline.
3. Ajoutez le serveur ainsi :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la connectivité en lançant une requête de schéma de base.

Sécurisation des clés 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": {}
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration du système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP sous ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra alors utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “adx-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Récapitulatif

Sur la base des informations fournies et de leur exhaustivité, ce serveur MCP obtient une note d’environ 7/10. Il couvre tous les besoins MCP majeurs pour Azure Data Explorer, mais ne détaille pas de modèles de prompt explicites ni le support des racines.

Score MCP