Azure Data Explorer MCP 서버

“Azure Data Explorer” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Azure Data Explorer(ADX) MCP 서버는 AI 어시스턴트가 Azure Data Explorer/Eventhouse 클러스터 및 데이터베이스에 원활하게 연결할 수 있게 해주는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 AI 도구와 에이전트가 KQL(Kusto Query Language) 쿼리 실행, 데이터베이스 리소스 탐색, 테이블 스키마 조회, 데이터 샘플링, 테이블 통계 접근 등을 할 수 있습니다. 이 서버는 대화형 도구와 Azure 자격 증명을 통한 인증을 지원하여, AI 기반 워크플로에서 대규모 데이터를 안전하게 관리·분석할 수 있게 합니다. 이러한 통합은 Azure Data Explorer 환경 내에서 데이터 탐색, 쿼리, 관리 작업을 자동화하여 개발자의 생산성을 높입니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

• 테이블 나열
  • 설정된 Azure Data Explorer 데이터베이스의 모든 테이블을 AI 어시스턴트가 나열할 수 있습니다.
• 테이블 스키마
  • 선택한 테이블의 컬럼명, 타입 등 스키마 정보를 제공합니다.
• 테이블 데이터 샘플링
  • 다운스트림 작업에 맥락이나 미리보기를 제공하기 위해 임의의 테이블에서 데이터 행을 샘플링할 수 있습니다.
• 테이블 통계
  • 테이블의 행 수, 크기 등 상세 통계나 메타데이터를 조회합니다.

도구 목록

• KQL 쿼리 실행
  • 연결된 Azure Data Explorer 데이터베이스에 대해 KQL 쿼리를 실행합니다.
• 테이블 목록 조회
  • 지정된 데이터베이스의 모든 테이블 목록을 가져옵니다.
• 테이블 스키마 보기
  • 선택한 테이블의 구조(스키마)를 조회·표시합니다.
• 테이블 데이터 샘플링
  • 테이블에서 소량의 데이터를 추출해 확인하거나 맥락을 제공합니다.
• 테이블 통계 확인
  • 행 수, 저장 용량 등 테이블의 주요 통계·정보를 얻습니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리
  • 테이블 나열, 스키마 조회, 데이터 샘플링을 자동화하여 개발자와 데이터 과학자를 위한 데이터베이스 탐색과 관리를 간소화합니다.
• 대화형 데이터 분석
  • KQL 쿼리를 신속히 실행하고 결과를 받아볼 수 있어, AI 어시스턴트와 사용자가 대용량 데이터셋에서 인사이트를 쉽게 도출할 수 있습니다.
• AI 기반 데이터 탐색
  • LLM 또는 AI 에이전트가 Azure Data Explorer의 데이터를 탐색, 요약, 맥락화할 수 있어 보고서 생성, 이상 탐지 등 다양한 용도를 지원합니다.
• DevOps 파이프라인 통합
  • MCP 서버를 CI/CD 프로세스에 연동하여 배포 전 데이터 검증, 헬스 체크, 데이터 준비 여부 확인 등에 활용할 수 있습니다.
• 보안 중심 데이터 운영
  • Azure 인증과 워크로드 아이덴티티 지원을 통해 조직 내 민감한 데이터베이스에 안전하고 준수하게 접근합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 필요한 사전 요구 사항이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. 다음 JSON 스니펫으로 Azure Data Explorer MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안 설정(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. Claude에서 MCP 통합을 위한 종속성을 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음 MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 서버 연결이 정상인지 확인하세요.

API 키 보안 설정(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.js를 설치하고 Cursor가 외부 MCP 서버에 접근할 수 있도록 하세요.
2. Cursor MCP 서버 설정 파일을 여세요.
3. 아래와 같이 MCP 서버 JSON을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 샘플 KQL 쿼리를 실행하여 MCP 통합을 테스트하세요.

API 키 보안 설정(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.js와 Cline이 준비되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 설정 파일을 편집하세요.
3. 다음과 같이 서버를 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 데이터베이스 스키마 쿼리로 연결을 확인하세요.

API 키 보안 설정(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": {}
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 사용할 수 있습니다. “adx-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

제공된 정보와 완성도를 바탕으로, 이 MCP 서버는 7/10 정도로 평가할 수 있습니다. Azure Data Explorer용 주요 MCP 요건을 모두 충족하지만, 프롬프트 템플릿과 루트 지원 상세 정보가 부족합니다.

MCP 점수