Azure Wiki Search MCP 서버

“Azure Wiki Search” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Azure Wiki Search MCP 서버는 MCP(Model Context Protocol) 사양을 구현하여 AI 에이전트가 Azure 위키의 콘텐츠를 검색할 수 있도록 합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 Azure 위키 리소스 간의 다리 역할을 하여, AI 모델이 검색 쿼리를 실행하고 위키 문서를 프로그래밍 방식으로 조회하는 강력한 워크플로를 가능하게 합니다. 검색 및 조회 기능을 제공함으로써, 개발자와 AI 에이전트가 Azure DevOps 위키 환경 내에서 정보 수집, 문서 조회 및 지식 관리를 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 내부 지식 기반과 문서에 대한 접근이 간소화되어, 개발팀이 AI 기반 도구를 통해 관련 정보를 보다 쉽게 찾을 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에서 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

문서나 코드에 별도로 명시된 리소스는 없습니다. 서버의 초점은 검색 및 조회에 있습니다.

도구 목록

• search_wiki
  지정된 쿼리에 대해 Edge Wiki에서 관련 자료를 검색합니다.

• get_wiki_by_path
  특정 경로를 지정하여 위키 콘텐츠를 조회합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 자동화된 지식 검색
  AI 어시스턴트와 개발자가 Azure 위키 내에서 관련 문서나 해결책을 프로그래밍 방식으로 검색할 수 있어, 수작업을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

• 문서 조회
  특정 위키 페이지 또는 문서 섹션을 조회하여 온보딩, 문제 해결, 지식 공유 등 구조화된 지식에 쉽게 접근할 수 있습니다.

• AI 기반 지원 봇
  지원 봇 혹은 챗봇과 통합하여, 사용자 질의에 따라 위키 콘텐츠를 자동으로 가져와 제공합니다.

• 프로젝트 지식 관리
  프로젝트별 문서에 대한 접근을 중앙화하여 팀이 지식 자산을 보다 쉽게 관리하고 발견할 수 있도록 합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 필수 구성 요소 설치: 최신 VS Code, GitHub Copilot 확장, Python 3.10+, uv.

2. 저장소 클론:
   git clone https://github.com/coder-linping/azure-wiki-search-server.git

3. uv로 환경을 설정하고 가상환경을 활성화합니다.

4. MCP 서버 구성을 User Settings (JSON) 또는 .vscode/mcp.json에 추가하세요:

   "mcp": {
     "servers": {
       "edge_wiki": {
         "command": "uv",
         "args": [
             "--directory",
             "<클론한 폴더의 절대 경로>",
             "run",
             "src/edge_wiki.py"
         ],
         "env": {
             "PAT": "개인 액세스 토큰",
             "ORG": "조직명, 기본값은 microsoft",
             "PROJECT": "프로젝트명, 기본값은 Edge"
         }
       }
     }
   }
   

5. 구성을 저장하고 VS Code를 재시작한 후 연결을 확인하세요.

Claude

Claude에 대한 별도 지침은 제공되지 않았습니다. 위와 유사한 JSON 구성을 플랫폼의 MCP 서버 설정에서 사용하세요.

Cursor

Cursor에 대한 별도 지침은 제공되지 않았습니다. 위와 유사한 JSON 구성을 플랫폼의 MCP 서버 설정에서 사용하세요.

Cline

Cline에 대한 별도 지침은 제공되지 않았습니다. 위와 유사한 JSON 구성을 플랫폼의 MCP 서버 설정에서 사용하세요.

API 키 보안 관리

• 민감한 키는 MCP 구성의 env 섹션에서 환경 변수를 사용하여 저장하세요:

  "env": {
      "PAT": "개인 액세스 토큰",
      "ORG": "조직명",
      "PROJECT": "프로젝트명"
  }
  

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “azure-wiki-search"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

문서 기준으로 Azure Wiki Search MCP 서버는 기본적인 위키 검색 및 조회 용도로 동작은 하지만, 리소스 및 프롬프트 템플릿, 다양한 플랫폼별 상세 지침은 부족합니다. 최소한으로 사용 가능한 MCP 서버로 평가됩니다.

MCP 점수

의견:
이 MCP 서버는 Azure 위키에 대한 기본 검색 및 조회 기능을 제공하여 특정 개발 워크플로에 유용합니다. 하지만 리소스와 프롬프트 지원, 플랫폼별 상세 설명, 커뮤니티 활동이 부족하여 확장성과 유연성은 제한적입니다.
평가: 4/10