Servidor MCP do Azure Data Explorer
Conecte o FlowHunt ao Azure Data Explorer para exploração de dados poderosa, segura e automatizada, execução de consultas KQL e gestão de esquemas — diretamente em seus fluxos de IA.

O que faz o Servidor MCP “Azure Data Explorer”?
O Servidor MCP do Azure Data Explorer (ADX) é um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que assistentes de IA conectem-se facilmente a clusters e bancos de dados do Azure Data Explorer/Eventhouse. Por meio de interfaces MCP padronizadas, ele permite que ferramentas e agentes de IA executem consultas KQL (Kusto Query Language), explorem recursos do banco de dados, recuperem esquemas de tabelas, amostrem dados e acessem estatísticas das tabelas. O servidor suporta ferramentas interativas e autenticação via credenciais do Azure, tornando possível gerenciar e analisar grandes volumes de dados com segurança diretamente de fluxos de trabalho orientados por IA. Essa integração aumenta a produtividade dos desenvolvedores ao automatizar a exploração, consulta e gestão de dados nos ambientes do Azure Data Explorer.
Lista de Prompts
Nenhum modelo de prompt explícito é mencionado no repositório.
Lista de Recursos
- Listagem de tabelas
- Permite que assistentes de IA listem todas as tabelas no banco de dados do Azure Data Explorer configurado.
- Esquema da tabela
- Fornece informações do esquema de uma tabela selecionada, incluindo nomes e tipos de colunas.
- Amostragem de dados da tabela
- Permite amostrar linhas de dados de qualquer tabela para fornecer contexto ou prévias para tarefas posteriores.
- Estatísticas da tabela
- Recupera estatísticas detalhadas ou metadados das tabelas, como contagem de linhas e tamanho.
Lista de Ferramentas
- Execução de Consulta KQL
- Executa consultas KQL (Kusto Query Language) no banco de dados Azure Data Explorer conectado.
- Listar Tabelas
- Recupera uma lista de todas as tabelas disponíveis no banco de dados especificado.
- Visualizar Esquema da Tabela
- Acessa e exibe o esquema (estrutura) de uma tabela selecionada.
- Amostrar Dados da Tabela
- Busca uma pequena amostra de dados de uma tabela para inspeção ou contexto.
- Obter Estatísticas da Tabela
- Obtém estatísticas ou detalhes de alto nível sobre uma tabela, como contagem de linhas e informações de armazenamento.
Casos de Uso deste Servidor MCP
- Gestão de Banco de Dados
- Automatize listagem de tabelas, recuperação de esquemas e amostragem de dados, facilitando a exploração e gestão de bancos de dados para desenvolvedores e cientistas de dados.
- Análise Interativa de Dados
- Execute rapidamente consultas KQL e obtenha resultados para análise exploratória, facilitando para assistentes de IA e usuários extraírem insights de grandes conjuntos de dados.
- Exploração de Dados com IA
- Permita que LLMs ou agentes de IA naveguem, resumam e contextualizem dados do Azure Data Explorer, apoiando casos como geração de relatórios ou detecção de anomalias.
- Integração com Pipelines DevOps
- Utilize o servidor MCP em processos CI/CD para validar dados, executar verificações de integridade e garantir a prontidão dos dados antes de implantações.
- Operações de Dados Seguras
- Utilize autenticação Azure e suporte a identidade de workload para garantir acesso seguro e compatível a bancos de dados sensíveis dentro dos limites organizacionais.
Como configurar
Windsurf
- Certifique-se de que o Node.js e os pré-requisitos necessários estejam instalados.
- Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
- Adicione o servidor MCP do Azure Data Explorer com o seguinte trecho JSON:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
- Verifique se o servidor MCP está em funcionamento e acessível.
Protegendo chaves de API (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
- Instale as dependências necessárias para integração MCP no Claude.
- Localize o arquivo de configuração do Claude.
- Adicione a seguinte configuração do servidor MCP:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Salve as alterações e reinicie o Claude.
- Confirme que a conexão com o servidor está funcionando.
Protegendo chaves de API (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
- Instale o Node.js e garanta que o Cursor possa acessar servidores MCP externos.
- Abra o arquivo de configuração do servidor MCP do Cursor.
- Insira o JSON do servidor MCP conforme abaixo:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Salve e reinicie o Cursor.
- Teste a integração MCP executando uma consulta KQL de exemplo.
Protegendo chaves de API (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
- Confirme que você tem o Node.js e o Cline configurados.
- Edite seu arquivo de configuração MCP do Cline.
- Adicione o servidor conforme abaixo:
{ "mcpServers": { "adx-mcp": { "command": "npx", "args": ["@adx/mcp-server@latest"] } } }
- Salve o arquivo e reinicie o Cline.
- Garanta a conectividade executando uma consulta de esquema do banco de dados.
Protegendo chaves de API (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": {}
}
}
}
Como usar este MCP em fluxos
Utilizando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no 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 do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"adx-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Depois de configurado, o agente de IA estará apto a usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “adx-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu MCP.
Visão Geral
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Observações |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum modelo de prompt encontrado |
Lista de Recursos | ✅ | Tabelas, esquema, amostragem, estatísticas |
Lista de Ferramentas | ✅ | Consulta KQL, lista de tabelas, esquema, amostra, stats |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Arquivo .env e variáveis de ambiente suportados |
Suporte a Amostragem (menos relevante na avaliação) | ✅ | Amostragem de dados de tabela é suportada |
Com base nas informações fornecidas e seu nível de completude, este servidor MCP recebe uma nota de 7/10. Ele cobre todos os principais requisitos MCP para o Azure Data Explorer, mas não apresenta modelos de prompt explícitos nem detalhes sobre suporte a roots.
Pontuação MCP
Possui uma LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Tem pelo menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 20 |
Número de Stars | 42 |
Perguntas frequentes
- O que é o Servidor MCP do Azure Data Explorer?
É um servidor Model Context Protocol que conecta o FlowHunt e outras ferramentas de IA ao Azure Data Explorer. Ele permite acesso seguro e programático aos recursos do banco de dados, execução de consultas KQL, exploração de esquemas e amostragem de dados — diretamente de fluxos de trabalho de IA.
- Quais funções posso executar com este servidor MCP?
Você pode listar tabelas, visualizar esquemas de tabelas, amostrar dados, executar consultas KQL e buscar estatísticas das tabelas. Isso permite gestão, exploração e análise de dados automatizadas dentro dos seus fluxos de IA.
- Como posso proteger minhas credenciais do Azure?
Use variáveis de ambiente na configuração do seu servidor MCP para armazenar com segurança a URL do cluster ADX e o nome do banco de dados. Nunca coloque chaves sensíveis diretamente nos arquivos de configuração.
- Quais são os casos de uso comuns?
Casos de uso típicos incluem gestão automatizada de bancos de dados, análise interativa de dados, permitir que agentes de IA explorem e resumam dados, integrar verificações de dados em pipelines DevOps e garantir acesso seguro e compatível a dados corporativos.
- O servidor suporta o Kusto Query Language (KQL)?
Sim, você pode executar consultas KQL diretamente no seu banco de dados Azure Data Explorer, tornando-o ideal para análises avançadas e exploração de dados em tempo real.
Integre o Azure Data Explorer ao FlowHunt
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