Azure MCP Server-integratie

Wat doet de “Azure” MCP Server?

De Azure MCP Server implementeert de Model Context Protocol (MCP) specificatie om een naadloze verbinding te creëren tussen AI-agenten en Azure-services. Het fungeert als een brug, waardoor AI-assistenten kunnen interageren met externe databronnen, API’s en diensten die door Azure worden geleverd. Deze integratie verbetert ontwikkelworkflows door AI-modellen taken te laten uitvoeren zoals databasequeries, bestandsbeheer en API-interacties—gebruikmakend van Azure’s uitgebreide cloudecosysteem. Ontworpen voor compatibiliteit met tools als GitHub Copilot for Azure, stelt de server ontwikkelaars in staat om Azure-resources te automatiseren, orkestreren en beheren rechtstreeks vanuit hun AI-gestuurde agenten, wat complexe ontwikkel- en operatiescenario’s vereenvoudigt.

Lijst van prompts

Geen informatie beschikbaar in de repository over prompt-templates.

Lijst van resources

Geen informatie beschikbaar in de repository over specifieke resources die door de server worden blootgesteld.

Lijst van tools

Geen informatie beschikbaar in de repository over tools die door de server worden geleverd (bijv. uit een server.py of soortgelijk bestand).

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• VS Code-automatisering: Maakt het mogelijk voor AI-agenten (bijv. GitHub Copilot) om direct vanuit VS Code met Azure-services te interageren, wat ontwikkelaarsworkflows stroomlijnt.
• Azure-resourcebeheer: Maakt het mogelijk om Azure-resources op te vragen, aan te maken en te beheren via AI-gestuurde commando’s, waardoor handmatige clouduitvoering afneemt.
• API-integratie: Werkt als een doorgeefluik voor het koppelen van AI-agenten aan Azure API’s, waardoor automatisering van clouddiensten zoals deployments, schaalvergroting en monitoring wordt vergemakkelijkt.
• Verbeterde ontwikkelaarsproductiviteit: Integreert met tools zoals de GitHub Copilot for Azure-extensie voor snel prototypen en debuggen van cloudapplicaties.
• Aangepaste workflow-orkestratie: Ondersteunt het bouwen van aangepaste workflows die zowel AI- als Azure-services benutten voor geavanceerde automatiseringsscenario’s.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Node.js 20 of hoger is geïnstalleerd.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Azure MCP Server toe via het onderstaande JSON-fragment.
4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de Azure MCP Server actief is.

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

Voorbeeld van API-sleutels beveiligen:

"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. Installeer Node.js 20+.
2. Zoek het Claude-integratie- of configuratiebestand.
3. Voeg de definitie van de Azure MCP Server toe.
4. Sla op en herstart Claude.
5. Bevestig dat de server is verbonden.

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

Cursor

1. Installeer de nieuwste Node.js.
2. Open de Cursor-configuratie-instellingen.
3. Voeg de Azure MCP Server in zoals hieronder weergegeven.
4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer op server-initialisatieberichten.

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

Cline

1. Zorg dat Node.js 20 of hoger is geïnstalleerd.
2. Open het Cline-configuratiebestand.
3. Registreer de Azure MCP Server via JSON.
4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer de connectiviteit.

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

Let op: Bescherm je API-sleutels met omgevingsvariabelen, zoals getoond in het Windsurf-voorbeeld hierboven.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te koppelen aan je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de system MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot al haar functies en mogelijkheden. Vergeet niet “azure-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie en code biedt de Azure MCP Server een robuust integratiepunt voor Azure en AI-agenten, maar ontbreekt het aan gedetailleerde publieke documentatie over prompts, resources en tools. De installatie is eenvoudig en veilig, maar het gebrek aan gedetailleerde technische informatie beperkt de huidige beoordeling. Ik geef deze MCP-server voorlopig een 6/10; het dekt essentiële integratie en beveiliging, maar heeft meer transparantie nodig over de mogelijkheden.

MCP-score