ミニマリストベクター SaaS AI と Azure ADX のデータ統合

Azure ADX MCP 向け AI エージェント

Azure Data Explorer を Model Context Protocol (MCP) と統合し、安全で標準化されたデータクラスタへのアクセスを AI アシスタントに付与します。トークンベース認証とコンテナ化されたデプロイで、KQL クエリの自動化、リソース探索、テーブルスキーマ管理をシームレスな AI ワークフロー内で実現。

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Azure ADX の自動クエリとスキーマ探索

シームレスな KQL クエリ自動化

標準化された MCP インターフェースを使って、AI ワークフローから直接 Azure Data Explorer で KQL クエリを実行できます。テーブル一覧、スキーマ探索、サンプルデータ取得を効率的に行い、Azure 資格情報またはワークロード ID による認証で堅牢なセキュリティを実現します。

KQL クエリの実行.
Azure Data Explorer クラスターに対して強力な KQL ステートメントを実行し、即時にデータインサイトを取得します。
テーブル探索.
ターゲットデータベース内の全テーブルを一覧・ナビゲートし、データ探索を効率化。
スキーマ検査.
テーブルのスキーマを取得し、正確なデータ把握とコンプライアンスを支援します。
サンプルデータ取得.
任意のテーブルからサンプルデータを簡単に取得して、データセットの検証やプロファイルに活用。
Azure 用ミニマルなコンテナ・認証統合

柔軟な認証とデプロイ

Azure CLI、MSI、ワークロード ID 資格情報を活用し、クラウドネイティブやオンプレミス環境で安全に統合可能。Docker または GitHub Codespaces を使って迅速かつスケーラブルな開発・テストができます。

エンタープライズレベルのセキュリティ.
トークン、Azure CLI、MSI、ワークロード ID に対応し、安全なアクセス管理を実現します。
コンテナデプロイ.
Docker や docker-compose で高速・分離・スケーラブルなデプロイを実現。
クラウド&ローカル対応.
AKS、Codespaces、ローカル環境でシームレスにデプロイし、最大限の柔軟性を提供。
ミニマルな AI 拡張性と統合

対話型 AI ツールと拡張性

MCP ツールを設定・拡張して、データ探索ニーズに合わせてカスタマイズ可能。Claude Desktop などのプラットフォームと連携し、会話型データアクセスを実現。包括的なテストスイートにより信頼性とコンプライアンスも確保します。

カスタマイズ可能なツールセット.
execute_query、list_tables、get_table_schema、sample_table_data など、利用したい MCP ツールを選択可能。
会話型 AI 連携.
Claude Desktop などと連携し、自然言語によるデータクエリが可能。
包括的なテスト.
堅牢なテストスイートで信頼性・正確性・保守性の高いデータワークフローを実現します。

MCP 統合

利用可能な Azure Data Explorer MCP 統合ツール

以下のツールが Azure Data Explorer MCP 統合の一部として利用できます。

execute_query

Azure Data Explorer に対し KQL クエリを実行し、データからインサイトを取得します。

list_tables

設定された Azure Data Explorer データベース内の全テーブルを一覧表示し、迅速に発見できます。

get_table_schema

指定したテーブルのスキーマ(列名やデータ型)を取得します。

sample_table_data

テーブルからサンプルデータを(任意のサンプルサイズ指定で)取得し、データ探索に活用。

Azure Data Explorer で AI データアクセスを加速

Azure Data Explorer MCP サーバーをデプロイし、AI 主導の KQL クエリ実行、スキーマ探索、テーブル探索を安全かつ効率的に実現。AI アシスタントがリアルタイムにデータと対話できる環境を提供します。

adx-mcp-server GitHub ランディングページ

adx-mcp-server とは

adx-mcp-server は、AI アシスタントと Azure Data Explorer データベースの橋渡しをするために設計されたオープンソースの Model Context Protocol (MCP) サーバーです。pab1it0 によって開発され、AI 主導のエージェントやアプリケーションが標準化されたインターフェースを通じて Azure Data Explorer (ADX) リソースを効率的にクエリ・分析・管理できるようにします。MCP プロトコルを活用することで、adx-mcp-server は統合プロセスを簡素化し、ADX クラスター・データベース・テーブルとのシームレスかつ安全なやり取りを可能にします。このサーバーにより、組織は自然言語プロンプトやプログラム的アクセスを用いて、生産性・データアクセシビリティ・業務インテリジェンスを高める先進的なデータ探索・分析機能を利用できるようになります。

機能一覧

adx-mcp-server でできること

adx-mcp-server を使うことで、ユーザーや AI エージェントは Azure Data Explorer データベースと対話するための多彩で強力な機能を活用できます。MCP プロトコルによるデータ操作の効率化で、Azure 環境内のデータ探索・管理・分析作業を合理化します。

ADX データベースのクエリ
Azure Data Explorer データベースで複雑なクエリを実行し、実用的な洞察や分析を取得します。
クラスター管理
Azure Data Explorer クラスターの一覧表示、監視、管理で運用の可視性を向上。
データの閲覧・整理
データベース、テーブル、スキーマを効率的に探索し、データワークフローの構造化と最適化を支援。
AI エージェント連携
AI 主導のアプリケーションと接続し、データ分析や自然言語によるデータ探索を自動化。
安全で標準化されたアクセス
標準化されたプロトコルで、ADX リソースへの安全・一貫・スケーラブルなやり取りを実現。
ベクトル化されたサーバーと AI エージェント

AI エージェントが adx-mcp-server で得られるメリット

AI エージェントは adx-mcp-server を活用することで、Azure Data Explorer の大規模データへのアクセス・分析を標準化されたインターフェース経由で効率化できます。これにより、データ駆動の意思決定自動化、自然言語クエリ、スケーラブルな分析が実現。adx-mcp-server との統合で、AI エージェントは高速なデータ探索・定型的なデータ管理の自動化・ユーザーや組織へのインサイト提供の精度と効率を向上できます。