Integração do Servidor Azure MCP

O que o Servidor “Azure” MCP faz?

O Servidor Azure MCP implementa a especificação do Model Context Protocol (MCP) para criar uma conexão perfeita entre agentes de IA e serviços Azure. Ele atua como uma ponte, permitindo que assistentes de IA interajam com fontes de dados externas, APIs e serviços fornecidos pela Azure. Essa integração aprimora os fluxos de desenvolvimento ao permitir que modelos de IA realizem tarefas como consultas em banco de dados, gerenciamento de arquivos e interações com APIs—aproveitando o vasto ecossistema de nuvem da Azure. Projetado para compatibilidade com ferramentas como o GitHub Copilot for Azure, o servidor permite que desenvolvedores automatizem, orquestrem e gerenciem recursos Azure diretamente de seus agentes de IA, simplificando cenários complexos de desenvolvimento e operação.

Lista de Prompts

Não há informações disponíveis no repositório sobre modelos de prompt.

Lista de Recursos

Não há informações disponíveis no repositório sobre recursos específicos expostos pelo servidor.

Lista de Ferramentas

Não há informações disponíveis no repositório sobre ferramentas fornecidas pelo servidor (por exemplo, de um server.py ou arquivo similar).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação no VS Code: Permite que agentes de IA (por exemplo, GitHub Copilot) interajam com serviços Azure diretamente de dentro do VS Code, otimizando fluxos de trabalho de desenvolvimento.
• Gerenciamento de Recursos Azure: Permite consultar, criar e gerenciar recursos Azure por meio de comandos acionados por IA, reduzindo operações manuais em nuvem.
• Integração com API: Atua como um condutor para conectar agentes de IA às APIs Azure, facilitando a automação de tarefas em nuvem como deploys, escalabilidade e monitoramento.
• Produtividade Aprimorada para Desenvolvedores: Integra-se a ferramentas como a extensão GitHub Copilot for Azure para facilitar prototipagem rápida e depuração de aplicações em nuvem.
• Orquestração de Fluxos Personalizados: Suporta a construção de fluxos personalizados que aproveitam tanto IA quanto serviços Azure para cenários avançados de automação.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js 20 ou superior está instalado.
2. Abra seu arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Servidor Azure MCP usando o trecho JSON fornecido.
4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o Servidor Azure MCP está ativo.

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

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

"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. Instale o Node.js 20+.
2. Localize o arquivo de integração ou configuração do Claude.
3. Adicione a definição do Servidor Azure MCP.
4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme se o servidor está conectado.

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

Cursor

1. Instale a versão mais recente do Node.js.
2. Abra as configurações de configuração do Cursor.
3. Insira o Servidor Azure MCP conforme mostrado abaixo.
4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Verifique as mensagens de inicialização do servidor.

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

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js 20 ou superior está instalado.
2. Acesse o arquivo de configuração do Cline.
3. Registre o Servidor Azure MCP utilizando JSON.
4. Salve e reinicie o Cline.
5. Valide a conectividade.

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

Nota: Proteja suas chaves de API usando variáveis de ambiente como mostrado no exemplo do Windsurf acima.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "azure-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/pathtothemcp/url"
  }
}

Após configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “azure-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela de seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base na documentação e código disponíveis, o Servidor Azure MCP oferece um ponto de integração robusto entre Azure e agentes de IA, mas carece de documentação pública detalhada sobre prompts, recursos e ferramentas. Sua configuração é simples e segura, porém a falta de detalhes técnicos limita sua avaliação atual. Eu classificaria este servidor MCP como 6/10 por enquanto; cobre integração essencial e segurança, mas precisa de mais transparência sobre suas capacidades.

Pontuação MCP