Azure Data Explorer MCP Sunucusu

“Azure Data Explorer” MCP Sunucusu Ne Yapar?

Azure Data Explorer (ADX) MCP Sunucusu, Model Context Protocol (MCP) sunucusudur ve yapay zeka asistanlarının Azure Data Explorer/Eventhouse kümelerine ve veritabanlarına sorunsuz bir şekilde bağlanmasını sağlar. Standart MCP arayüzleri aracılığıyla, yapay zeka araçlarının ve ajanlarının KQL (Kusto Sorgu Dili) sorguları çalıştırmasına, veritabanı kaynaklarını keşfetmesine, tablo şemalarını almasına, veri örneklemesine ve tablo istatistiklerine erişmesine olanak tanır. Sunucu, etkileşimli araçları ve Azure kimlik bilgileriyle kimlik doğrulamayı destekler; böylece büyük ölçekli verileri doğrudan yapay zeka odaklı iş akışlarından güvenle yönetmek ve analiz etmek mümkündür. Bu entegrasyon, Azure Data Explorer ortamlarında veri keşfi, sorgulama ve yönetimini otomatikleştirerek geliştirici verimliliğini artırır.

Komut Listesi

Depoda açık bir komut şablonu belirtilmemiştir.

Kaynakların Listesi

• Tablo Listeleme
  • Yapay zeka asistanlarının yapılandırılmış Azure Data Explorer veritabanındaki tüm tabloları listelemesini sağlar.
• Tablo Şeması
  • Seçilen bir tabloya ait şema bilgisini, sütun adları ve tipleri dahil olmak üzere sağlar.
• Tablo Veri Örnekleme
  • Aşağı işlemler için bağlam veya önizleme sağlamak amacıyla, herhangi bir tablodan veri satırları örneklenebilir.
• Tablo İstatistikleri
  • Tabloya ait detaylı istatistikleri veya meta verileri, satır sayısı ve boyut gibi bilgileri getirir.

Araçların Listesi

• KQL Sorgusu Çalıştırma
  • Bağlı Azure Data Explorer veritabanında Kusto Sorgu Dili (KQL) sorguları çalıştırır.
• Tabloları Listele
  • Belirtilen veritabanındaki mevcut tüm tabloların listesini alır.
• Tablo Şemasını Görüntüle
  • Seçili bir tablonun şemasına (yapısına) erişir ve gösterir.
• Tablo Verisinden Örnek Al
  • İnceleme veya bağlam için bir tablodan küçük miktarda veri çeker.
• Tablo İstatistiklerini Al
  • Tabloyla ilgili satır sayısı ve depolama bilgileri gibi istatistikleri veya üst düzey detayları elde eder.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Veritabanı Yönetimi
  • Tablo listeleme, şema çekme ve veri örneklemeyi otomatikleştirerek geliştirici ve veri bilimciler için veritabanı keşfini ve yönetimini kolaylaştırır.
• Etkileşimli Veri Analizi
  • KQL sorgularını hızlıca çalıştırıp sonuçları keşifsel analiz için alabilir, böylece yapay zeka asistanlarının ve kullanıcılarının büyük veri kümelerinden içgörü çıkarmasını kolaylaştırır.
• Yapay Zeka Destekli Veri Keşfi
  • LLM’lerin veya yapay zeka ajanlarının Azure Data Explorer’daki verileri gözden geçirmesine, özetlemesine ve bağlamlaştırmasına olanak tanır; rapor üretimi veya anomali tespiti gibi senaryoları destekler.
• DevOps İş Akışları ile Entegrasyon
  • MCP sunucusunu CI/CD süreçlerinde kullanarak veri doğrulaması, sağlık kontrolleri ve dağıtımlar öncesi veri hazırlığını sağlayabilirsiniz.
• Güvenlik Odaklı Veri Operasyonları
  • Azure kimlik doğrulaması ve iş yükü kimliği desteği sayesinde, organizasyonel sınırlar içinde hassas verilere güvenli ve uyumlu erişim sağlar.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Node.js ve gerekli ön koşulların kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. Aşağıdaki JSON parçasıyla Azure Data Explorer MCP sunucusunu ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun çalışır ve erişilebilir olduğundan emin olun.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma (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

1. Claude için MCP entegrasyonuna gerekli bağımlılıkları kurun.
2. Claude’un yapılandırma dosyasını bulun.
3. Aşağıdaki MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Sunucu bağlantısının çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma (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

1. Node.js’i kurun ve Cursor’un harici MCP sunucularına erişebildiğinden emin olun.
2. Cursor MCP sunucu yapılandırma dosyasını açın.
3. MCP sunucu JSON’unu aşağıdaki gibi ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Örnek bir KQL sorgusu çalıştırarak MCP entegrasyonunu test edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma (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

1. Node.js ve Cline’ın kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline MCP yapılandırma dosyanızı düzenleyin.
3. Sunucuyu şu şekilde ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Bir veritabanı şema sorgusu çalıştırarak bağlantıyı doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma (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": {}
    }
  }
}

Bu MCP’yi Akışlar İçinde Nasıl Kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

{
  "adx-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “adx-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Sağlanan bilgiler ve kapsamına göre, bu MCP sunucusu yaklaşık 7/10 puan almaktadır. Azure Data Explorer için temel MCP gereksinimlerinin tamamını kapsar; ancak açık komut şablonları ve kök desteği hakkında ayrıntılar eksiktir.

MCP Skoru