Vector minimalist SaaS AI și integrare de date cu Azure ADX

Agent AI pentru Azure ADX MCP

Integrați Azure Data Explorer cu Model Context Protocol (MCP) pentru a oferi asistenților AI acces securizat și standardizat la clusterele dumneavoastră de date. Automatizați interogările KQL, explorați resursele și gestionați schemele de tabele cu autentificare pe bază de token și implementare containerizată, totul într-un flux de lucru AI fără întreruperi.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Interogare automată și explorare de scheme în Azure ADX

Automatizare fluentă a interogărilor KQL

Permiteți fluxurilor dumneavoastră AI să execute interogări KQL direct pe Azure Data Explorer folosind interfețe MCP standardizate. Listați tabele, explorați scheme și prelevați date eficient — totul autentificat cu credențiale Azure sau identități de lucru pentru securitate robustă.

Executare interogări KQL.
Rulați declarații KQL puternice pe clusterele Azure Data Explorer pentru perspective instantanee asupra datelor.
Descoperire tabele.
Listați și navigați prin toate tabelele din baza de date țintă, simplificând explorarea datelor.
Inspecție schemă.
Preluați și analizați schemele tabelelor pentru o înțelegere precisă și conformă a datelor.
Prelevare date eșantion.
Preluați cu ușurință date eșantion din orice tabel pentru validarea și profilarea dataset-urilor.
Integrare minimalistă cu containere și autentificare pentru Azure

Autentificare și implementare flexibilă

Utilizați credențiale Azure CLI, MSI și identitate de workload pentru integrare sigură atât în cloud, cât și on-premises. Implementați rapid cu Docker sau GitHub Codespaces pentru dezvoltare și testare rapidă și scalabilă.

Securitate la nivel enterprise.
Suportă token, Azure CLI, MSI și Workload Identity pentru managementul securizat al accesului.
Implementare containerizată.
Rulați în Docker sau docker-compose pentru implementări rapide, izolate și scalabile.
Flexibilitate cloud & local.
Implementare fluentă în AKS, Codespaces sau medii locale pentru agilitate maximă.
Extensibilitate și integrare AI minimalistă

Unelte AI interactive & Extensibilitate

Configurați și extindeți uneltele MCP pentru a se potrivi nevoilor dumneavoastră de explorare a datelor. Integrați cu platforme precum Claude Desktop pentru acces conversațional la date și beneficiați de suite complete de teste pentru a asigura fiabilitatea și conformitatea.

Set de unelte configurabil.
Alegeți ce unelte MCP să activați, precum execute_query, list_tables, get_table_schema și sample_table_data.
Integrare AI conversațională.
Conectați-vă la platforme precum Claude Desktop pentru interogare de date în limbaj natural.
Testare cuprinzătoare.
Suite robuste de teste asigură fiabilitate, acuratețe și mentenanță ușoară pentru fluxurile de date.

INTEGRARE MCP

Unelte disponibile pentru integrarea Azure Data Explorer MCP

Următoarele unelte sunt disponibile ca parte a integrării Azure Data Explorer MCP:

execute_query

Execută o interogare KQL pe Azure Data Explorer pentru a obține perspective din datele tale.

list_tables

Listează toate tabelele din baza de date Azure Data Explorer configurată pentru descoperire rapidă.

get_table_schema

Obține schema pentru o anumită tabelă, inclusiv numele coloanelor și tipurile de date.

sample_table_data

Preia un eșantion de date dintr-o tabelă cu o dimensiune opțională pentru explorarea datelor.

Accelerează accesul AI la date pe Azure Data Explorer

Implementează Azure Data Explorer MCP Server pentru a permite interogare KQL alimentată de AI, descoperire de scheme și explorare de tabele — sigur și eficient. Oferă asistenților AI posibilitatea de a interacționa cu datele tale în timp real.

Pagină principală GitHub pentru adx-mcp-server

Ce este adx-mcp-server

adx-mcp-server este un server open-source Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a conecta asistenții AI cu bazele de date Azure Data Explorer. Dezvoltat de pab1it0, acest server oferă o interfață standardizată care permite agenților și aplicațiilor bazate pe AI să interogheze, să analizeze și să gestioneze eficient resursele Azure Data Explorer (ADX). Prin utilizarea protocolului MCP, adx-mcp-server simplifică procesul de integrare, permițând interacțiuni sigure și fluente cu clusterele, bazele de date și tabelele ADX. Acest server oferă organizațiilor posibilitatea de a debloca capabilități avansate de explorare și analiză a datelor, utilizând prompturi în limbaj natural și acces programatic pentru a crește productivitatea, accesibilitatea datelor și inteligența operațională.

Capabilități

Ce putem face cu adx-mcp-server

Cu adx-mcp-server, utilizatorii și agenții AI pot folosi o varietate de funcționalități puternice pentru a interacționa cu bazele de date Azure Data Explorer. Serviciul simplifică operațiunile de date prin protocolul MCP, permițând explorarea, managementul și analiza eficientă a datelor în cadrul ecosistemului Azure.

Interogare baze de date ADX
Executați interogări complexe pe bazele de date Azure Data Explorer pentru a obține perspective și analize relevante.
Gestionare clustere
Listați, monitorizați și administrați clustere Azure Data Explorer pentru o vizibilitate operațională sporită.
Vizualizare și organizare date
Explorați eficient baze de date, tabele și scheme pentru a structura și optimiza fluxurile de date.
Integrare cu agenți AI
Conectați aplicații bazate pe AI pentru analiză automată a datelor și explorare folosind limbaj natural.
Acces securizat și standardizat
Utilizați un protocol standardizat pentru interacțiuni sigure, consecvente și scalabile cu resursele ADX.
server vectorizat și agent ai

Cum beneficiază agenții AI de adx-mcp-server

Agenții AI obțin avantaje semnificative utilizând adx-mcp-server, deoarece acesta oferă o interfață fluentă și standardizată pentru accesarea și analiza datelor la scară largă în Azure Data Explorer. Acest lucru permite luarea deciziilor automatizate pe bază de date, interogare în limbaj natural și analize scalabile. Prin integrarea cu adx-mcp-server, agenții AI pot facilita explorarea rapidă a datelor, automatiza sarcini repetitive de management al datelor și îmbunătăți acuratețea și eficiența insight-urilor oferite utilizatorilor și organizațiilor.