KI-Agent für Azure ADX MCP
Integrieren Sie Azure Data Explorer mit dem Model Context Protocol (MCP), um Ihren KI-Assistenten sicheren, standardisierten Zugriff auf Ihre Datencluster zu ermöglichen. Automatisieren Sie KQL-Abfragen, erkunden Sie Ressourcen und verwalten Sie Tabellenschemata mit tokenbasierter Authentifizierung und containerisiertem Deployment – alles innerhalb eines nahtlosen KI-Workflows.
Nahtlose KQL-Abfrageautomatisierung
Befähigen Sie Ihre KI-Workflows, KQL-Abfragen direkt auf Azure Data Explorer über standardisierte MCP-Schnittstellen auszuführen. Listen Sie Tabellen auf, erkunden Sie Schemata und Musterdaten effizient – alles authentifiziert über Azure-Anmeldedaten oder Workload-Identitäten für robuste Sicherheit.
- KQL-Abfragen ausführen.
- Führen Sie leistungsstarke KQL-Anweisungen auf Azure Data Explorer-Clustern für sofortige Datenanalysen aus.
- Tabellenübersicht.
- Listen Sie alle Tabellen in Ihrer Zieldatenbank auf und navigieren Sie effizient für die Datenexploration.
- Schema-Inspektion.
- Rufen Sie Tabellenschemata ab und prüfen Sie diese für ein präzises Datenverständnis und Compliance.
- Musterdaten abrufen.
- Holen Sie mühelos Musterdaten aus jeder Tabelle, um Ihre Datensätze zu validieren und zu profilieren.
Flexible Authentifizierung & Bereitstellung
Nutzen Sie Azure CLI-, MSI- und Workload-Identity-Authentifizierung für sichere Integrationen in cloud-nativen sowie On-Premises-Umgebungen. Stellen Sie schnell mit Docker oder GitHub Codespaces bereit für rasche, skalierbare Entwicklung und Tests.
- Sicherheit auf Enterprise-Niveau.
- Unterstützt Token-, Azure CLI-, MSI- und Workload-Identity-Authentifizierung für sicheres Zugriffsmanagement.
- Containerisierte Bereitstellung.
- Läuft in Docker oder docker-compose für schnelle, isolierte und skalierbare Deployments.
- Cloud- & Lokal-Flexibilität.
- Bereitstellung nahtlos in AKS, Codespaces oder lokalen Umgebungen für maximale Agilität.
Interaktive KI-Tools & Erweiterbarkeit
Konfigurieren und erweitern Sie MCP-Tools nach Ihren Anforderungen für die Datenexploration. Integrieren Sie Plattformen wie Claude Desktop für konversationalen Datenzugriff und profitieren Sie von umfassenden Test-Suites für Zuverlässigkeit und Compliance.
- Konfigurierbares Toolset.
- Wählen Sie aus, welche MCP-Tools Sie aktivieren möchten, z. B. execute_query, list_tables, get_table_schema und sample_table_data.
- Konversationale KI-Integration.
- Verbinden Sie sich mit Plattformen wie Claude Desktop für Abfragen in natürlicher Sprache.
- Umfassende Tests.
- Robuste Test-Suites stellen Zuverlässigkeit, Genauigkeit und einfache Wartung Ihrer Datenworkflows sicher.
MCP-INTEGRATION
Verfügbare Azure Data Explorer MCP-Integrations-Tools
Folgende Tools sind Teil der Azure Data Explorer MCP-Integration:
- execute_query
Führen Sie eine KQL-Abfrage auf Azure Data Explorer aus, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
- list_tables
Listen Sie alle Tabellen in der konfigurierten Azure Data Explorer-Datenbank zur schnellen Übersicht auf.
- get_table_schema
Erhalten Sie das Schema einer bestimmten Tabelle, einschließlich Spaltennamen und Datentypen.
- sample_table_data
Rufen Sie eine Stichprobe von Daten aus einer Tabelle mit optionaler Sample-Größe zur Datenexploration ab.
Beschleunigen Sie den KI-Datenzugriff auf Azure Data Explorer
Setzen Sie den Azure Data Explorer MCP-Server ein, um nahtlose, KI-gesteuerte KQL-Abfragen, Schema-Entdeckungen und Tabellenexplorationen sicher und effizient zu ermöglichen. Befähigen Sie Ihre KI-Assistenten, in Echtzeit mit Ihren Daten zu interagieren.
Was ist adx-mcp-server
Der adx-mcp-server ist ein Open-Source Model Context Protocol (MCP) Server, der dazu dient, KI-Assistenten und Azure Data Explorer-Datenbanken zu verbinden. Entwickelt von pab1it0, bietet dieser Server eine standardisierte Schnittstelle, die es KI-gesteuerten Agenten und Anwendungen ermöglicht, Azure Data Explorer (ADX)-Ressourcen effizient abzufragen, zu analysieren und zu verwalten. Durch die Nutzung des MCP-Protokolls vereinfacht der adx-mcp-server den Integrationsprozess und ermöglicht nahtlose sowie sichere Interaktionen mit ADX-Clustern, Datenbanken und Tabellen. Unternehmen können mit diesem Server erweiterte Datenexplorations- und Analysefunktionen freischalten und dabei sowohl natürliche Sprachbefehle als auch programmatischen Zugriff nutzen, um Produktivität, Datenzugänglichkeit und operative Intelligenz zu steigern.
Fähigkeiten
Was wir mit adx-mcp-server tun können
Mit dem adx-mcp-server können Nutzer und KI-Agenten eine Vielzahl leistungsstarker Funktionen für die Interaktion mit Azure Data Explorer-Datenbanken nutzen. Der Dienst optimiert Datenoperationen durch das MCP-Protokoll und ermöglicht effiziente Datenexploration, -verwaltung und Analytik innerhalb des Azure-Ökosystems.
- ADX-Datenbanken abfragen
- Führen Sie komplexe Abfragen auf Azure Data Explorer-Datenbanken aus, um verwertbare Erkenntnisse und Analysen zu gewinnen.
- Cluster verwalten
- Listen Sie Azure Data Explorer-Cluster auf, überwachen und verwalten Sie diese für mehr operative Transparenz.
- Daten anzeigen und organisieren
- Erkunden Sie effizient Datenbanken, Tabellen und Schemata, um Datenworkflows zu strukturieren und zu optimieren.
- Mit KI-Agenten integrieren
- Verbinden Sie KI-gesteuerte Anwendungen für automatisierte Datenanalysen und datengestützte Exploration in natürlicher Sprache.
- Sicherer und standardisierter Zugriff
- Nutzen Sie ein standardisiertes Protokoll für sichere, konsistente und skalierbare Interaktionen mit ADX-Ressourcen.
So profitieren KI-Agenten vom adx-mcp-server
KI-Agenten profitieren erheblich vom Einsatz des adx-mcp-servers, da er eine schlanke, standardisierte Schnittstelle für den Zugriff auf und die Analyse von großen Datenmengen in Azure Data Explorer bietet. Dies ermöglicht automatisierte, datengesteuerte Entscheidungen, Abfragen in natürlicher Sprache und skalierbare Analysen. Durch die Integration mit dem adx-mcp-server können KI-Agenten die Datenexploration beschleunigen, wiederkehrende Datenverwaltungsaufgaben automatisieren und die Genauigkeit und Effizienz der gelieferten Einblicke für Nutzer und Organisationen verbessern.