Azure MCP 서버 통합

“Azure” MCP 서버란 무엇을 할 수 있나요?

Azure MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 사양을 구현하여 AI 에이전트와 Azure 서비스 간의 원활한 연결을 제공합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트가 Azure가 제공하는 외부 데이터 소스, API, 서비스와 상호 작용할 수 있도록 다리 역할을 합니다. 이 통합을 통해 AI 모델이 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, API 연동 등 다양한 작업을 Azure의 방대한 클라우드 생태계를 활용하여 수행할 수 있습니다. GitHub Copilot for Azure와 같은 도구와의 호환성을 염두에 두고 설계되어, 개발자는 AI 기반 에이전트에서 직접 Azure 리소스를 자동화, 오케스트레이션, 관리할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 개발 및 운영 시나리오를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에는 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 없습니다.

리소스 목록

서버에서 노출하는 구체적인 리소스에 대한 정보는 저장소에 없습니다.

도구 목록

서버에서 제공하는 도구(server.py 등)에 대한 정보는 저장소에 없습니다.

MCP 서버 활용 사례

• VS Code 자동화: AI 에이전트(예: GitHub Copilot)가 VS Code 내부에서 Azure 서비스와 직접 상호 작용하여 개발 워크플로를 간소화합니다.
• Azure 리소스 관리: AI 기반 명령을 통해 Azure 리소스를 쿼리, 생성, 관리할 수 있어 수동 클라우드 운영을 줄여줍니다.
• API 통합: AI 에이전트가 Azure API에 연결하여 배포, 스케일링, 모니터링 등 클라우드 작업을 자동화할 수 있도록 중개 역할을 합니다.
• 개발자 생산성 향상: GitHub Copilot for Azure 확장 등과 통합하여 클라우드 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑 및 디버깅을 지원합니다.
• 맞춤형 워크플로 오케스트레이션: AI와 Azure 서비스를 결합한 맞춤형 자동화 시나리오 구축을 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js 20 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. 제공된 JSON 스니펫을 사용해 Azure MCP 서버를 추가하세요.
4. 설정 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. Azure MCP 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

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

API 키 보안 예시:

"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+를 설치하세요.
2. Claude 통합 또는 설정 파일을 찾으세요.
3. Azure MCP 서버 정의를 추가하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 서버 연결을 확인하세요.

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

Cursor

1. 최신 Node.js를 설치하세요.
2. Cursor 설정을 여세요.
3. 아래와 같이 Azure MCP 서버를 삽입하세요.
4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버 초기화 메시지를 확인하세요.

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

Cline

1. Node.js 20 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일에 접근하세요.
3. JSON으로 Azure MCP 서버를 등록하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 연결이 정상인지 검증하세요.

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

참고: API 키는 Windsurf 예시처럼 환경 변수를 사용해 보호하세요.

플로우 내에서 MCP 서버 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로에 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 후, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “azure-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

공개된 문서와 코드 기준으로, Azure MCP 서버는 Azure와 AI 에이전트를 위한 강력한 통합 지점을 제공하지만 프롬프트, 리소스, 도구에 대한 상세 공개 문서는 부족합니다. 설치는 간단하고 보안적이지만, 세부 기술 문서의 부족은 현시점 평가에 한계로 작용합니다. 현재 이 MCP 서버는 6/10점으로 평가하며, 필수 통합 및 보안은 제공하지만 역량에 대한 더 많은 투명성이 필요합니다.

MCP 평가 점수