Azure Data Explorer MCP サーバー

「Azure Data Explorer」MCPサーバーとは？

Azure Data Explorer（ADX）MCPサーバーは、AIアシスタントがAzure Data Explorer/Eventhouseクラスターやデータベースにシームレスに接続できるModel Context Protocol（MCP）サーバーです。標準化されたMCPインターフェースを通じて、AIツールやエージェントがKQL（Kusto Query Language）クエリの実行、データベースリソースの探索、テーブルスキーマの取得、データのサンプリング、テーブル統計へのアクセスを可能にします。サーバーは対話型ツールとAzure認証に対応しており、大規模データをAI駆動ワークフローから安全に管理・分析できます。この統合により、Azure Data Explorer環境内でのデータ探索、クエリ、管理の自動化を通じて開発者の生産性が向上します。

プロンプト一覧

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リソース一覧

• テーブル一覧
  • 設定済みのAzure Data Explorerデータベース内の全テーブルをAIアシスタントが一覧表示できます。
• テーブルスキーマ
  • 選択したテーブルのスキーマ情報（カラム名・型）を提供します。
• テーブルデータサンプリング
  • 任意のテーブルからデータ行をサンプリングし、下流タスクへのコンテキストやプレビューを提供します。
• テーブル統計
  • テーブルの行数やサイズなど、詳細な統計情報やメタデータを取得します。

ツール一覧

• KQLクエリ実行
  • 接続されたAzure Data Explorerデータベースに対してKusto Query Language（KQL）クエリを実行します。
• テーブル一覧取得
  • 指定したデータベース内の全テーブルリストを取得します。
• テーブルスキーマ表示
  • 選択したテーブルのスキーマ（構造）を参照・表示します。
• テーブルデータサンプル取得
  • テーブルから少量のデータを取得し、検証やコンテキストに利用します。
• テーブル統計取得
  • テーブルの行数やストレージ情報など、統計や概要情報を取得します。

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このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理
  • テーブル一覧取得、スキーマ情報取得、データサンプリングの自動化で、開発者・データサイエンティスト向けにデータベース探索・管理を効率化します。
• インタラクティブなデータ分析
  • KQLクエリの即時実行と結果取得により、AIアシスタントや利用者が大規模データから迅速にインサイトを得られます。
• AIによるデータ探索
  • LLMやAIエージェントがAzure Data Explorer上のデータを閲覧・要約・文脈化し、レポート作成や異常検知などに利用できます。
• DevOpsパイプラインとの統合
  • CI/CDプロセスにMCPサーバーを組み込み、データ検証やヘルスチェック、デプロイ前のデータ準備確認を自動化します。
• セキュリティ重視のデータ運用
  • Azure認証やワークロードIDに対応し、組織内で安全かつコンプライアンスに準拠したデータベースアクセスを実現します。

設定方法

Windsurf

1. Node.jsおよび必要な前提ソフトウェア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. 以下のJSONスニペットでAzure Data Explorer MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. MCPサーバーが正常に動作していることを確認します。

APIキーのセキュア管理（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. Claude用のMCP統合依存関係をインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. 以下のMCPサーバー設定を追加します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. サーバー接続が正常に行われているか確認します。

APIキーのセキュア管理（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. Node.jsをインストールし、Cursorが外部MCPサーバーにアクセス可能であることを確認します。
2. Cursor MCPサーバー設定ファイルを開きます。
3. 下記JSONを挿入します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. サンプルのKQLクエリを実行し、MCP統合をテストします。

APIキーのセキュア管理（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. Node.jsとClineがセットアップされていることを確認します。
2. Cline MCP設定ファイルを編集します。
3. 以下のようにサーバーを追加します:

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

4. ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. データベーススキーマクエリで接続性を確認します。

APIキーのセキュア管理（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": {}
    }
  }
}

Flow内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加してAIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションに次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "adx-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、すべての機能にアクセスできます。“adx-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

提供された情報とその充実度に基づき、このMCPサーバーの評価は7/10です。Azure Data Explorer向けの主要なMCP要件をカバーしていますが、明示的なプロンプトテンプレートやルートサポートの詳細が不足しています。

MCPスコア