Server MCP Azure Data Explorer

Cosa fa il Server MCP “Azure Data Explorer”?

Il server MCP Azure Data Explorer (ADX) è un server Model Context Protocol (MCP) che consente agli assistenti AI di connettersi senza soluzione di continuità a cluster e database Azure Data Explorer/Eventhouse. Tramite interfacce MCP standardizzate, permette a strumenti e agenti AI di eseguire query KQL (Kusto Query Language), esplorare risorse di database, recuperare schemi delle tabelle, campionare dati e accedere a statistiche delle tabelle. Il server supporta strumenti interattivi e autenticazione tramite credenziali Azure, rendendo possibile la gestione e l’analisi sicura di dati su larga scala direttamente dai flussi di lavoro AI. Questa integrazione migliora la produttività degli sviluppatori automatizzando esplorazione, interrogazione e gestione dei dati negli ambienti Azure Data Explorer.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

• Elenco tabelle
  • Permette agli assistenti AI di elencare tutte le tabelle nel database Azure Data Explorer configurato.
• Schema tabella
  • Fornisce informazioni sullo schema di una tabella selezionata, inclusi nomi e tipi delle colonne.
• Campionamento dati tabella
  • Consente il campionamento di righe dati da una tabella per fornire contesto o anteprime a task successivi.
• Statistiche tabella
  • Recupera statistiche dettagliate o metadati delle tabelle, come numero di righe e dimensioni.

Elenco degli Strumenti

• Esecuzione Query KQL
  • Esegue query Kusto Query Language (KQL) sul database Azure Data Explorer collegato.
• Lista Tabelle
  • Recupera l’elenco di tutte le tabelle disponibili nel database specificato.
• Visualizza Schema Tabella
  • Accede e mostra lo schema (struttura) di una tabella selezionata.
• Campiona Dati Tabella
  • Recupera un piccolo campione di dati da una tabella per ispezione o contesto.
• Ottieni Statistiche Tabella
  • Ottiene statistiche o dettagli di alto livello su una tabella, come numero di righe e informazioni di archiviazione.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione Database
  • Automatizza l’elenco delle tabelle, il recupero degli schemi e il campionamento dati, semplificando esplorazione e gestione database per sviluppatori e data scientist.
• Analisi Dati Interattiva
  • Esegue rapidamente query KQL e recupera risultati per analisi esplorative, rendendo più facile per assistenti AI e utenti ottenere insight da grandi dataset.
• Esplorazione Dati Guidata da AI
  • Permette a LLM o agenti AI di navigare, riassumere e contestualizzare dati da Azure Data Explorer, supportando casi come generazione report o rilevamento anomalie.
• Integrazione con Pipeline DevOps
  • Sfrutta il server MCP nei processi CI/CD per validare dati, eseguire controlli di salute e assicurare la prontezza dei dati prima dei deploy.
• Operazioni Dati con Attenzione alla Sicurezza
  • Utilizza autenticazione Azure e supporto identità workload per garantire accesso sicuro e conforme a database sensibili all’interno dei confini aziendali.

Come impostarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e i prerequisiti necessari siano installati.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il server MCP Azure Data Explorer con il seguente snippet JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server MCP sia attivo e accessibile.

Protezione API key (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. Installa le dipendenze necessarie per l’integrazione MCP in Claude.
2. Individua il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi la seguente configurazione MCP server:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma che la connessione al server funzioni.

Protezione API key (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. Installa Node.js e assicurati che Cursor possa accedere ai server MCP esterni.
2. Apri il file di configurazione MCP server di Cursor.
3. Inserisci il JSON MCP server come segue:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Testa l’integrazione MCP eseguendo una query KQL di esempio.

Protezione API key (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. Verifica di avere Node.js e Cline configurati.
2. Modifica il file di configurazione MCP di Cline.
3. Aggiungi il server come segue:

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

4. Salva il file e riavvia Cline.
5. Verifica la connettività eseguendo una query schema sul database.

Protezione API key (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": {}
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “adx-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle informazioni fornite e alla loro completezza, questo server MCP si attesta intorno a 7/10. Copre tutti i principali requisiti MCP per Azure Data Explorer, ma manca di template di prompt espliciti e dettagli sul supporto roots.

MCP Score