Serveur MCP Azure Wiki Search

Que fait le serveur MCP “Azure Wiki Search” ?

Le serveur MCP Azure Wiki Search implémente la spécification MCP (Model Context Protocol) pour permettre aux agents IA de rechercher du contenu sur le wiki Azure. Agissant comme un pont entre les assistants IA et les ressources du wiki Azure, ce serveur permet des workflows puissants où les modèles IA peuvent effectuer des requêtes de recherche et récupérer des documents du wiki de manière programmatique. En exposant des fonctionnalités de recherche et de récupération, il aide les développeurs et agents IA à automatiser la collecte d’informations, la récupération documentaire et la gestion des connaissances dans les environnements wiki Azure DevOps. Cela améliore les flux de développement en simplifiant l’accès aux bases de connaissances internes et à la documentation, facilitant ainsi la découverte d’informations pertinentes par les équipes grâce à des outils IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans la documentation ou le code. Le serveur est principalement axé sur la recherche et la récupération.

Liste des outils

• search_wiki
  Recherchez le Edge Wiki pour trouver du contenu lié à une requête spécifiée.

• get_wiki_by_path
  Récupérez du contenu wiki en fournissant un chemin spécifique.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Recherche automatisée de connaissances
  Permet aux assistants IA et aux développeurs de rechercher de manière programmatique la documentation ou des solutions pertinentes dans le wiki Azure, réduisant ainsi l’effort manuel et augmentant la productivité.

• Récupération de documentation
  Permet la récupération de pages wiki ou de sections documentaires spécifiques, facilitant l’accès à une connaissance structurée pour l’onboarding, le dépannage ou le partage d’information.

• Bots de support alimentés par IA
  S’intègre à des bots de support ou des chatbots pour aller chercher et présenter automatiquement du contenu wiki en réponse aux requêtes des utilisateurs.

• Gestion des connaissances projet
  Centralise l’accès à la documentation spécifique au projet, facilitant la maintenance et la découverte des ressources de connaissance par les équipes.

Comment l’installer

Windsurf

1. Installez les prérequis : dernière version de VS Code, extensions GitHub Copilot, Python 3.10+, et uv.

2. Clonez le dépôt :
   git clone https://github.com/coder-linping/azure-wiki-search-server.git

3. Configurez l’environnement avec uv et activez l’environnement virtuel.

4. Ajoutez la configuration du serveur MCP à vos paramètres utilisateur (JSON) ou .vscode/mcp.json :

   "mcp": {
     "servers": {
       "edge_wiki": {
         "command": "uv",
         "args": [
             "--directory",
             "<chemin absolu vers votre dossier cloné>",
             "run",
             "src/edge_wiki.py"
         ],
         "env": {
             "PAT": "Votre jeton d'accès personnel",
             "ORG": "Votre organisation, par défaut microsoft",
             "PROJECT": "Votre projet, par défaut Edge"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez la configuration, redémarrez VS Code et vérifiez la connexion.

Claude

Aucune instruction spécifique fournie pour Claude. Utilisez une configuration JSON similaire à ci-dessus dans les paramètres du serveur MCP de la plateforme.

Cursor

Aucune instruction spécifique fournie pour Cursor. Utilisez une configuration JSON similaire à ci-dessus dans les paramètres du serveur MCP de la plateforme.

Cline

Aucune instruction spécifique fournie pour Cline. Utilisez une configuration JSON similaire à ci-dessus dans les paramètres du serveur MCP de la plateforme.

Sécuriser les clés API

• Utilisez des variables d’environnement dans la section env de votre configuration MCP pour stocker les clés sensibles :

  "env": {
      "PAT": "Votre jeton d'accès personnel",
      "ORG": "Votre organisation",
      "PROJECT": "Votre projet"
  }
  

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow 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 de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. Veillez à remplacer “azure-wiki-search” par le vrai nom de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Selon la documentation disponible, le serveur MCP Azure Wiki Search est fonctionnel pour des cas d’usage basiques de recherche et de récupération wiki, mais manque de modèles de ressources/prompt détaillés ainsi que d’instructions spécifiques à chaque plateforme. Il s’agit d’un serveur MCP minimal mais exploitable.

Score MCP

Notre avis :
Ce serveur MCP propose des fonctionnalités de base pour la recherche et la récupération dans le wiki Azure, ce qui est utile dans des workflows de développement ciblés. Cependant, l’absence de ressources et de prompts détaillés, d’instructions spécifiques à chaque plateforme et le peu d’activité communautaire limitent sa flexibilité et son extensibilité.
Note : 4/10