Azure MCP サーバー統合

「Azure」MCP サーバーは何をするのか？

Azure MCP サーバーは Model Context Protocol (MCP) 仕様を実装し、AI エージェントと Azure サービス間のシームレスな接続を実現します。ブリッジとして機能し、AI アシスタントが Azure の外部データソース、API、サービスとやり取りできるようにします。この統合により、AI モデルがデータベースクエリ、ファイル管理、API 連携などのタスクを実行し、Azure の広大なクラウドエコシステムを活用できるようになります。GitHub Copilot for Azure などのツールとの互換性を考慮して設計されており、開発者は AI エージェントから直接 Azure リソースの自動化、オーケストレーション、管理を行い、複雑な開発や運用シナリオを効率化できます。

プロンプト一覧

リポジトリにプロンプトテンプレートに関する情報はありません。

リソース一覧

リポジトリにサーバーが公開する特定のリソースについての情報はありません。

ツール一覧

サーバー（例: server.py など）で提供されるツールについての情報はリポジトリにありません。

この MCP サーバーのユースケース

• VS Code 自動化: AI エージェント（例：GitHub Copilot）が VS Code 内から直接 Azure サービスとやり取りでき、開発者のワークフローを効率化します。
• Azure リソース管理: AI 主導のコマンドで Azure リソースの問い合わせ、作成、管理を行い、手動でのクラウド操作を減らします。
• API 連携: AI エージェントと Azure API をつなぐパイプ役となり、デプロイ・スケーリング・モニタリングなどのクラウド作業を自動化します。
• 開発者生産性の向上: GitHub Copilot for Azure 拡張機能などのツールと統合し、クラウドアプリケーションの迅速なプロトタイピングやデバッグを促進します。
• カスタムワークフローオーケストレーション: AI と Azure サービスの両方を活用した高度な自動化シナリオのカスタムワークフロー構築をサポートします。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.js 20 以降がインストールされていることを確認します。
2. Windsurf の設定ファイルを開きます。
3. 提供された JSON スニペットを使って Azure MCP サーバーを追加します。
4. 設定を保存し、Windsurf を再起動します。
5. Azure MCP サーバーが有効になっているか確認します。

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

API キーを保護する例:

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AZURE_API_KEY": "${env:AZURE_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${env:AZURE_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Node.js 20+ をインストールします。
2. Claude の統合または設定ファイルを探します。
3. Azure MCP サーバー定義を追加します。
4. 保存して Claude を再起動します。
5. サーバーが接続されているか確認します。

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

Cursor

1. 最新の Node.js をインストールします。
2. Cursor の設定を開きます。
3. 下記のように Azure MCP サーバーを挿入します。
4. 変更を保存して Cursor を再起動します。
5. サーバー初期化メッセージを確認します。

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

Cline

1. Node.js 20 以上がインストールされていることを確認します。
2. Cline の設定ファイルにアクセスします。
3. JSON を使って Azure MCP サーバーを登録します。
4. 保存して Cline を再起動します。
5. 接続を検証します。

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

注意: API キーは Windsurf の例のように環境変数で保護してください。

この MCP をフロー内で使用する方法

FlowHunt での MCP の利用

MCP サーバーを FlowHunt ワークフローに統合するには、まず MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントに接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP 設定セクションに、以下の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力してください。

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

設定が完了すると、AI エージェントはこの MCP をツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能になります。“azure-mcp” の部分は実際の MCP サーバー名に、URL 部分はご自身の MCP サーバーの URL に置き換えてください。

概要

公開されているドキュメントやコードを見る限り、Azure MCP サーバーは Azure と AI エージェントの強力な統合ポイントを提供しますが、プロンプト・リソース・ツールについての詳細な公開ドキュメントは存在しません。セットアップは簡単かつ安全ですが、技術的な詳細が少ないため現時点での評価は限定的です。現段階では 6/10 の評価とします。基本的な統合とセキュリティはカバーされていますが、より詳細な機能の可視化が求められます。

MCP 評価スコア