Agent AI dla Azure MCP
Bezproblemowo połącz agentów AI z usługami Azure za pomocą serwera Azure MCP. Odblokuj płynną integrację oraz wzmocnij swoje workflow dzięki zaawansowanemu kontekstowi Azure, bezpośredniemu dostępowi do zasobów i solidnej automatyzacji. Azure MCP zwiększa produktywność, umożliwiając zarządzanie, zapytania i konfigurację środowiska Azure przez AI – wszystko w VS Code lub własnym kliencie.
Zunifikowany dostęp do usług Azure
Serwer Azure MCP upraszcza dostęp agentów AI do szerokiego spektrum usług Azure, zapewniając scentralizowane zarządzanie, zapytania w czasie rzeczywistym oraz automatyzację wzbogaconą o kontekst. Zarządzaj zasobami, monitoruj stan i konfiguruj usługi – wszystko z jednej inteligentnej platformy.
- Pełna obsługa usług Azure.
- Połącz się z Azure AI Search, Cosmos DB, AKS, SQL, Storage, Monitor, App Configuration i wieloma innymi bezpośrednio przez serwer MCP.
- Automatyzacja w czasie rzeczywistym.
- Umożliwiaj szybkie, oparte na AI komendy i workflow na zasobach Azure dla natychmiastowych wglądów i usprawnionego działania.
- Scentralizowane zarządzanie.
- Nadzoruj wszystkie zasoby Azure, monitoruj stan i wdrażaj konfiguracje z jednej platformy, redukując złożoność.
- Wsparcie CLI i rozszerzeń.
- Działa z VS Code, CLI, Dockerem i dedykowanymi klientami, zapewniając elastyczność integracji AI z Twoim stackiem.
Potężne operacje napędzane AI
Wykorzystaj pełnię możliwości agentów AI do wykonywania zapytań, zarządzania konfiguracjami i automatycznego provisioningu zasobów w Azure. Serwer MCP umożliwia interakcję z infrastrukturą chmurową za pomocą poleceń w języku naturalnym i zaawansowanej automatyzacji.
- Polecenia w języku naturalnym.
- Zadawaj pytania i wydawaj polecenia, takie jak „Wymień moje konta storage” lub „Pokaż bazy Cosmos DB” w formie konwersacyjnej.
- Automatyczne udostępnianie zasobów.
- Wdrażaj, aktualizuj i zarządzaj zasobami Azure automatycznie, redukując ręczną pracę i ryzyko.
- Zgodność i najlepsze praktyki.
- Integruj rekomendacje najlepszych praktyk Azure i Terraform dla bezpiecznego, skalowalnego i zgodnego środowiska chmurowego.
Elastyczna instalacja i integracja
Zainstaluj serwer Azure MCP przez VS Code, npm, Dockera lub dedykowanych klientów, dostosowując się do każdego workflow deweloperskiego. Łatwo aktualizuj i konfiguruj uwierzytelnianie dla bezpiecznych, skalowalnych wdrożeń klasy enterprise.
- Wieloplatformowa instalacja.
- Rozpocznij szybko dzięki rozszerzeniu VS Code, paczce npm lub kontenerowi Docker – pełna elastyczność między środowiskami.
- Bezpieczne uwierzytelnianie.
- Obsługuje DefaultAzureCredential, RBAC i zmienne środowiskowe dla solidnego bezpieczeństwa klasy enterprise.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia MCP integracji Azure MCP Server
Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji MCP serwera Azure MCP:
- azure_ai_search
Wyświetlaj usługi Azure AI Search, indeksy i zapytuj indeksy wyszukiwania, aby pobrać istotne dane.
- azure_app_configuration
Wyświetlaj i zarządzaj sklepami App Configuration, parami klucz-wartość oraz obsługuj oznaczone konfiguracje.
- azure_best_practices
Uzyskaj bezpieczne, produkcyjne najlepsze praktyki SDK Azure dla efektywnego generowania kodu.
- azure_cli_extension
Wykonuj polecenia Azure CLI bezpośrednio z obsługą wszystkich funkcji Azure CLI i wyjścia w formacie JSON.
- azure_cosmos_db
Wyświetlaj konta Cosmos DB, zapytuj bazy danych, zarządzaj kontenerami i pozycjami oraz wykonuj zapytania SQL.
- azure_data_explorer
Wyświetlaj klastry Data Explorer, bazy, tabele, pobieraj schematy, przykładowe wiersze i wykonuj zapytania KQL.
- azure_postgresql_flexible_server
Wyświetlaj i zapytuj bazy PostgreSQL, tabele oraz pobieraj konfiguracje serwera i parametry.
- azure_developer_cli
Wykonuj komendy Azure Developer CLI do odkrywania szablonów, provisioningu i wdrożeń.
- azure_foundry
Wyświetlaj modele Azure Foundry, wdrażaj modele oraz przeglądaj wdrożenia foundry.
- azure_managed_grafana
Odkrywaj i wyświetlaj zasoby Azure Managed Grafana.
- azure_key_vault
Wyświetlaj i twórz certyfikaty, klucze oraz sekrety w Azure Key Vault.
- azure_kubernetes_service
Wyświetlaj klastry Azure Kubernetes Service i pobieraj ich właściwości.
- azure_load_testing
Wyświetlaj i twórz zasoby testów obciążeniowych oraz zarządzaj przebiegami testów.
- azure_marketplace
Uzyskaj szczegóły dotyczące produktów Azure Marketplace.
- azure_monitor
Zapytuj Log Analytics, wyświetlaj workspace'y, pobieraj logi, statusy oraz metryki zasobów.
- azure_native_isv_services
Wyświetlaj monitorowane zasoby w Datadog Monitor.
- azure_quick_review_cli
Skanuj zasoby Azure pod kątem rekomendacji związanych ze zgodnością.
- azure_redis_cache
Wyświetlaj klastry Redis, bazy, zasoby cache i zasady dostępu.
- azure_resource_groups
Wyświetlaj grupy zasobów Azure.
- azure_rbac
Wyświetlaj przypisania ról do zasobów Azure.
- azure_service_bus
Przeglądaj właściwości i informacje runtime kolejek, tematów i subskrypcji.
- azure_sql_database
Wyświetlaj i listuj szczegóły baz SQL, reguły firewall, pule elastyczne i administratorów.
- azure_storage
Wyświetlaj konta storage, zarządzaj kontenerami/blobami, zapytuj tabele i ścieżki Data Lake.
- azure_subscription
Wyświetlaj subskrypcje Azure dostępne dla Twojego konta.
- azure_terraform_best_practices
Uzyskaj bezpieczne, produkcyjne najlepsze praktyki Terraform dla generowania i wykonywania kodu.
- azure_workbooks
Wyświetlaj, twórz, aktualizuj, pobieraj szczegóły i usuwaj Azure Workbooks w grupach zasobów.
- bicep
Pobierz schemat Bicep dla wybranych typów zasobów Azure do zadań infrastructure-as-code.
Wzmocnij swój workflow Azure AI dzięki MCP Server
Doświadcz płynnej integracji między agentami AI i usługami Azure. Umów się na demo na żywo lub rozpocznij bezpłatny okres próbny, aby odkryć pełny potencjał serwera Azure MCP w swoim środowisku.
Czym jest Azure MCP Server
Azure MCP Server to otwartoźródłowa implementacja opracowana przez Microsoft, której zadaniem jest połączenie agentów AI z usługami chmurowymi Azure. Spełnia specyfikację MCP (Machine Control Protocol), umożliwiając płynną i bezpieczną komunikację pomiędzy aplikacjami opartymi na AI a szerokim zakresem zasobów Azure. Dzięki integracji z Azure MCP Server deweloperzy i organizacje mogą korzystać z zaawansowanych możliwości Azure – takich jak bezpieczne przechowywanie plików, dostęp do baz danych, pobieranie logów czy wykonywanie poleceń CLI – bezpośrednio z agentów AI lub edytorów kodu. Umożliwia to automatyzację napędzaną przez AI, orkiestrację workflow oraz efektywne zarządzanie zasobami w środowiskach Azure, co czyni to rozwiązanie potężnym narzędziem zarówno dla deweloperów, jak i przedsiębiorstw chcących wykorzystać infrastrukturę chmurową na dużą skalę.
Możliwości
Co możemy zrobić z Azure MCP Server
Dzięki Azure MCP Server użytkownicy mogą łączyć agentów AI i aplikacje bezpośrednio z usługami Azure w różnych scenariuszach. Serwer MCP zapewnia bezpieczny i standaryzowany sposób interakcji z zasobami, takimi jak przechowywanie plików, bazy danych, logi czy narzędzia CLI, ułatwiając automatyzację zadań oraz zarządzanie zasobami w chmurze.
- Integracja przechowywania plików
- Przechowuj, pobieraj i zarządzaj plikami w Azure Storage bezpośrednio z workflow napędzanych AI.
- Zapytania do baz danych
- Uzyskuj dostęp, czytaj i zapisuj do baz danych Azure poprzez interfejs MCP, umożliwiając działania oparte na danych w czasie rzeczywistym.
- Zapytania do logów
- Pobieraj i analizuj logi Azure, by monitorować, debugować i optymalizować aplikacje lub zadania AI.
- Wykonywanie poleceń CLI
- Programowo uruchamiaj polecenia Azure CLI, umożliwiając agentom automatyczne zarządzanie infrastrukturą.
- Bezpieczny dostęp do zasobów
- Wymuszaj szczegółowe uprawnienia i bezpieczny dostęp do zasobów Azure dla agentów AI i aplikacji.
Jak agenci AI korzystają z Azure MCP Server
Agenci AI mogą wykorzystywać Azure MCP Server, aby odblokować możliwości chmurowe wcześniej niedostępne lub trudne w integracji. Działając jako standaryzowany interfejs, serwer MCP pozwala systemom sterowanym przez AI bezpiecznie łączyć się z zasobami Azure, automatyzować workflow, zarządzać danymi i wykonywać złożone działania autonomicznie. Skutkiem tego jest wzrost efektywności, zmniejszenie ręcznej ingerencji oraz możliwość budowy inteligentniejszych i bardziej responsywnych aplikacji – wszystko przy zachowaniu bezpieczeństwa i zgodności na poziomie enterprise.