Serverul Azure Wiki Search MCP

Ce face serverul “Azure Wiki Search” MCP?

Serverul Azure Wiki Search MCP implementează specificația MCP (Model Context Protocol) pentru a permite agenților AI să caute conținut în wiki-ul Azure. Acționând ca o punte între asistenții AI și resursele wiki Azure, acest server activează fluxuri de lucru puternice în care modelele AI pot executa interogări de căutare și pot recupera documente wiki programatic. Prin expunerea funcțiilor de căutare și recuperare, îi ajută pe dezvoltatori și agenții AI să automatizeze colectarea informațiilor, recuperarea documentației și managementul cunoștințelor în cadrul wiki-ului Azure DevOps. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare prin eficientizarea accesului la baze de cunoștințe interne și documentație, facilitând echipelor descoperirea rapidă a informațiilor relevante prin instrumente alimentate de AI.

Lista de Prompturi

Nu există șabloane de prompt menționate explicit în repository sau documentație.

Lista de Resurse

Nu sunt listate resurse explicite în documentație sau cod. Serverul se concentrează pe funcționalitatea de căutare și recuperare.

Lista de Unelte

• search_wiki
  Caută în Edge Wiki pentru a găsi materiale relevante pentru o interogare specificată.

• get_wiki_by_path
  Recuperează conținutul wiki furnizând o cale specifică.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare automată a cunoștințelor
  Permite asistenților AI și dezvoltatorilor să caute programatic documentație sau soluții relevante în wiki-ul Azure, reducând efortul manual și crescând productivitatea.

• Recuperare de documentație
  Permite recuperarea anumitor pagini wiki sau secțiuni de documentație, facilitând accesul la cunoștințe structurate pentru onboarding, depanare sau schimb de cunoștințe.

• Boți de suport alimentați de AI
  Integrare cu boți de suport sau chat pentru a prelua automat și prezenta conținut wiki ca răspuns la întrebările utilizatorilor.

• Managementul cunoștințelor de proiect
  Centralizează accesul la documentația specifică proiectului, facilitând echipelor menținerea și descoperirea facilă a cunoștințelor.

Cum se configurează

Windsurf

1. Instalează cerințele: ultima versiune de VS Code, extensiile GitHub Copilot, Python 3.10+ și uv.

2. Clonează repository-ul:
   git clone https://github.com/coder-linping/azure-wiki-search-server.git

3. Configurează mediul cu uv și activează mediul virtual.

4. Adaugă configurația serverului MCP în User Settings (JSON) sau .vscode/mcp.json:

   "mcp": {
     "servers": {
       "edge_wiki": {
         "command": "uv",
         "args": [
             "--directory",
             "<calea absolută către folderul tău clonat>",
             "run",
             "src/edge_wiki.py"
         ],
         "env": {
             "PAT": "Token-ul tău personal de acces",
             "ORG": "Organizația ta，implicit este microsoft",
             "PROJECT": "Proiectul tău, implicit este Edge"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salvează configurația, repornește VS Code și verifică conexiunea.

Claude

Nu sunt instrucțiuni specifice pentru Claude. Folosește o configurație JSON similară cu cea de mai sus în setările serverului MCP ale platformei.

Cursor

Nu sunt instrucțiuni specifice pentru Cursor. Folosește o configurație JSON similară cu cea de mai sus în setările serverului MCP ale platformei.

Cline

Nu sunt instrucțiuni specifice pentru Cline. Folosește o configurație JSON similară cu cea de mai sus în setările serverului MCP ale platformei.

Securizarea cheilor API

• Folosește variabile de mediu în secțiunea env a configurației MCP pentru a stoca cheile sensibile:

  "env": {
      "PAT": "Token-ul tău personal de acces",
      "ORG": "Organizația ta",
      "PROJECT": "Proiectul tău"
  }
  

Cum utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău de lucru FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP din sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “azure-wiki-search” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Tabel de sinteză

Pe baza documentației disponibile, serverul Azure Wiki Search MCP este funcțional pentru cazuri de utilizare de bază de căutare și recuperare wiki, dar îi lipsesc șabloane de resurse și prompt detaliate, precum și instrucțiuni extinse pentru platforme diverse. Scorul său îl plasează ca un server MCP minimal, dar utilizabil.

Scor MCP

Opinia noastră:
Acest server MCP oferă funcții de bază pentru căutare și recuperare în wiki-ul Azure, fiind util pentru fluxuri de lucru de dezvoltare bine țintite. Totuși, lipsa suportului detaliat pentru resurse, prompturi, instrucțiuni specifice platformei și activitate comunitară limitează flexibilitatea și extinderea sa.
Scor: 4/10