Azure MCP용 AI 에이전트
Azure MCP 서버로 AI 에이전트를 Azure 서비스에 손쉽게 연결하세요. 원활한 통합을 통해 고급 Azure 컨텍스트, 리소스 직접 접근, 강력한 자동화로 워크플로를 강화할 수 있습니다. Azure MCP는 VS Code 또는 자체 클라이언트 내에서 AI 기반 관리, 쿼리, 설정을 가능하게 하여 생산성을 높입니다.
통합된 Azure 서비스 접근
Azure MCP 서버는 AI 에이전트가 다양한 Azure 서비스에 접근할 수 있도록 중앙 집중식 관리, 실시간 쿼리, 컨텍스트 기반 자동화를 제공합니다. 단일 지능형 인터페이스에서 리소스를 관리하고 상태를 모니터링하며 서비스를 설정하세요.
- Azure 서비스 전체 지원.
- MCP 서버를 통해 Azure AI Search, Cosmos DB, AKS, SQL, Storage, Monitor, App Configuration 등 수십 가지 서비스를 직접 연결하세요.
- 실시간 자동화.
- Azure 리소스 전반에 걸쳐 AI 기반 명령과 워크플로를 신속하게 실행하여 즉각적인 인사이트와 효율적인 운영을 실현합니다.
- 중앙 집중식 관리.
- 하나의 통합 인터페이스에서 모든 Azure 리소스를 관리, 상태 모니터링, 구성 적용을 할 수 있어 복잡성이 줄어듭니다.
- CLI 및 확장 지원.
- VS Code, CLI, Docker, 커스텀 클라이언트 등 다양한 방식으로 AI 기능을 스택에 유연하게 통합할 수 있습니다.
강력한 AI 기반 운영
AI 에이전트의 강력한 기능을 활용해 Azure에서 쿼리 실행, 설정 관리, 리소스 프로비저닝 자동화가 가능합니다. MCP 서버는 자연어 프롬프트와 고급 자동화를 통해 클라우드 인프라와 상호작용할 수 있도록 합니다.
- 자연어 프롬프트.
- '내 스토리지 계정 나열해줘', 'Cosmos DB 데이터베이스 보여줘'처럼 대화식 명령으로 질문과 실행이 가능합니다.
- 자동 리소스 프로비저닝.
- Azure 리소스를 자동으로 배포, 업데이트, 관리하여 수작업 부담과 위험을 줄입니다.
- 컴플라이언스 & 모범 사례.
- Azure 및 Terraform의 보안, 확장성, 컴플라이언스를 위한 모범 사례 권장 사항을 통합하세요.
유연한 설치 및 통합
VS Code, npm, Docker, 커스텀 클라이언트를 통해 Azure MCP 서버를 설치하여 모든 개발 워크플로에 맞게 적용할 수 있습니다. 손쉽게 업그레이드하고 인증을 구성하여 보안성과 확장성을 갖춘 엔터프라이즈 배포가 가능합니다.
- 멀티 플랫폼 설치.
- VS Code 확장, npm 패키지, Docker 컨테이너 등 다양한 환경에서 빠르게 시작할 수 있습니다.
- 보안 인증.
- DefaultAzureCredential, RBAC, 환경 변수 등 엔터프라이즈급 보안을 지원합니다.
MCP 통합
사용 가능한 Azure MCP 서버 MCP 통합 도구
다음 도구들은 Azure MCP 서버 MCP 통합의 일부로 제공됩니다:
- azure_ai_search
Azure AI Search 서비스, 인덱스, 검색 인덱스를 나열하고 쿼리하여 관련 데이터를 가져옵니다.
- azure_app_configuration
앱 구성 저장소, 키-값 쌍을 나열 및 관리하고, 라벨링된 구성을 처리합니다.
- azure_best_practices
효과적인 코드 생성을 위한 보안, 프로덕션급 Azure SDK 모범 사례를 확인하세요.
- azure_cli_extension
모든 Azure CLI 기능 및 JSON 출력을 지원하며, 직접 Azure CLI 명령을 실행합니다.
- azure_cosmos_db
Cosmos DB 계정, 데이터베이스 쿼리, 컨테이너/항목 관리, SQL 쿼리 실행이 가능합니다.
- azure_data_explorer
Data Explorer 클러스터, 데이터베이스, 테이블을 나열하고 스키마, 샘플 행, KQL 쿼리를 실행하세요.
- azure_postgresql_flexible_server
PostgreSQL 데이터베이스, 테이블을 나열/쿼리하고, 서버 설정 및 파라미터를 확인합니다.
- azure_developer_cli
템플릿 탐색, 프로비저닝, 배포를 위한 Azure Developer CLI 명령을 실행하세요.
- azure_foundry
Azure Foundry 모델을 나열, 배포 및 배포 현황을 확인할 수 있습니다.
- azure_managed_grafana
Azure Managed Grafana 리소스를 탐색 및 나열하세요.
- azure_key_vault
Azure Key Vault에서 인증서, 키, 비밀을 나열 및 생성합니다.
- azure_kubernetes_service
Azure Kubernetes Service 클러스터와 속성을 나열 및 조회합니다.
- azure_load_testing
로드 테스트 리소스, 테스트 생성 및 실행을 관리하세요.
- azure_marketplace
Azure Marketplace 제품 정보를 확인하세요.
- azure_monitor
Log Analytics 쿼리, 워크스페이스/로그/엔터티 상태/리소스 메트릭 조회가 가능합니다.
- azure_native_isv_services
Datadog Monitor에서 모니터링된 리소스를 나열합니다.
- azure_quick_review_cli
Azure 리소스를 컴플라이언스 관련 권장 사항으로 스캔합니다.
- azure_redis_cache
Redis 클러스터, 데이터베이스, 캐시 리소스, 접근 정책을 나열합니다.
- azure_resource_groups
Azure 리소스 그룹을 나열합니다.
- azure_rbac
Azure 리소스의 역할 할당을 나열합니다.
- azure_service_bus
큐, 토픽, 구독의 속성 및 런타임 정보를 확인합니다.
- azure_sql_database
SQL 데이터베이스, 방화벽 규칙, 엘라스틱 풀, 관리자 정보를 나열 및 확인합니다.
- azure_storage
스토리지 계정, 블롭 컨테이너/블롭 관리, 테이블 쿼리, Data Lake 경로 나열이 가능합니다.
- azure_subscription
계정에서 사용 가능한 Azure 구독을 나열합니다.
- azure_terraform_best_practices
코드 생성 및 실행을 위한 보안, 프로덕션급 Azure Terraform 모범 사례를 확인하세요.
- azure_workbooks
리소스 그룹 내 Azure Workbooks을 나열, 생성, 업데이트, 상세 조회, 삭제합니다.
- bicep
인프라 코드 작업을 위한 특정 Azure 리소스 타입의 Bicep 스키마를 확인합니다.
MCP 서버로 Azure AI 워크플로를 혁신하세요
AI 에이전트와 Azure 서비스 간의 원활한 통합을 경험하세요. 라이브 데모를 예약하거나 무료 체험을 시작하여 귀하의 환경에서 Azure MCP 서버의 모든 가능성을 확인해보세요.
Azure MCP 서버란?
Azure MCP 서버는 Microsoft가 개발한 오픈소스 구현체로, AI 에이전트와 Azure 클라우드 서비스 간의 다리 역할을 합니다. MCP(Machine Control Protocol) 사양을 준수하여 AI 기반 애플리케이션과 다양한 Azure 리소스 간의 원활하고 안전한 통신을 지원합니다. Azure MCP 서버와 통합함으로써 개발자와 조직은 안전한 파일 저장, 데이터베이스 접근, 로그 조회, CLI 명령 실행 등 고급 Azure 기능을 AI 에이전트 또는 코드 에디터에서 직접 활용할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 자동화, 워크플로 오케스트레이션, 효율적인 리소스 관리가 가능해져, 개발자와 기업이 클라우드 인프라를 대규모로 활용하는 데 강력한 도구가 됩니다.
기능
Azure MCP 서버로 무엇을 할 수 있나요?
Azure MCP 서버를 통해 사용자는 AI 에이전트 및 애플리케이션을 Azure 서비스에 직접 연결하여 다양한 활용 사례에 적용할 수 있습니다. MCP 서버는 파일 저장소, 데이터베이스, 로그, CLI 도구 등 리소스와 상호작용할 수 있는 안전하고 표준화된 방식을 제공하여 작업 자동화와 클라우드 리소스 관리를 간소화합니다.
- 파일 저장 통합
- AI 기반 워크플로에서 Azure Storage 내 파일을 원활하게 저장, 조회, 관리하세요.
- 데이터베이스 쿼리
- MCP 인터페이스를 통해 Azure 데이터베이스에 직접 접근, 읽기, 쓰기가 가능합니다.
- 로그 쿼리
- Azure 로그를 가져와 분석하여 애플리케이션 또는 AI 업무를 모니터링, 디버깅, 최적화하세요.
- CLI 명령 실행
- Azure CLI 명령을 프로그래밍 방식으로 실행하여 에이전트가 인프라 관리를 자동화할 수 있습니다.
- 보안 리소스 접근
- AI 에이전트 및 애플리케이션에 대해 세분화된 권한과 안전한 Azure 리소스 접근을 보장합니다.
AI 에이전트가 Azure MCP 서버로 얻는 이점
AI 에이전트는 Azure MCP 서버를 통해 이전에는 접근이 어렵거나 복잡했던 클라우드 기능을 손쉽게 사용할 수 있습니다. MCP 서버가 표준화된 인터페이스 역할을 하면서, AI 기반 시스템이 Azure 리소스와 안전하게 상호작용하고, 워크플로를 자동화하며, 데이터를 관리하고, 복잡한 작업을 자율적으로 실행할 수 있게 합니다. 그 결과, 효율성이 높아지고 수작업이 줄며, 더욱 지능적이고 반응성이 뛰어난 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 모든 과정에서 엔터프라이즈급 보안과 컴플라이언스 기준도 충족합니다.