Tích Hợp Máy Chủ Azure MCP

Máy chủ “Azure” MCP làm gì?

Azure MCP Server triển khai đặc tả Model Context Protocol (MCP) để tạo kết nối liền mạch giữa các tác nhân AI và dịch vụ Azure. Nó hoạt động như một cầu nối, cho phép trợ lý AI tương tác với các nguồn dữ liệu ngoài, API, và dịch vụ do Azure cung cấp. Sự tích hợp này giúp nâng cao quy trình phát triển bằng cách cho phép mô hình AI thực hiện các tác vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý tệp và tương tác API—tận dụng hệ sinh thái đám mây rộng lớn của Azure. Được thiết kế để tương thích với các công cụ như GitHub Copilot for Azure, máy chủ này cho phép nhà phát triển tự động hóa, điều phối và quản lý tài nguyên Azure trực tiếp từ các tác nhân AI, tối ưu hóa các kịch bản phát triển và vận hành phức tạp.

Danh sách Prompt

Không có thông tin nào về các mẫu prompt trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có thông tin nào về các tài nguyên cụ thể mà máy chủ cung cấp.

Danh sách Công cụ

Không có thông tin nào về các công cụ do máy chủ cung cấp (ví dụ: từ file server.py hoặc tương tự).

Các trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Tự động hóa VS Code: Cho phép các tác nhân AI (ví dụ: GitHub Copilot) tương tác với dịch vụ Azure trực tiếp trong VS Code, tối ưu hóa quy trình làm việc của lập trình viên.
• Quản lý tài nguyên Azure: Hỗ trợ truy vấn, tạo mới và quản lý tài nguyên Azure thông qua các lệnh điều khiển bằng AI, giảm thiểu thao tác thủ công trên đám mây.
• Tích hợp API: Là cầu nối kết nối tác nhân AI với API Azure, tự động hóa các tác vụ đám mây như triển khai, mở rộng, giám sát.
• Tăng năng suất lập trình viên: Tích hợp với các công cụ như GitHub Copilot for Azure để hỗ trợ thử nghiệm, gỡ lỗi nhanh ứng dụng đám mây.
• Điều phối quy trình tùy chỉnh: Hỗ trợ xây dựng các quy trình tự động hóa tùy chỉnh kết hợp AI và dịch vụ Azure cho các kịch bản nâng cao.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js 20 trở lên.
2. Mở tệp cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm Azure MCP Server sử dụng đoạn JSON bên dưới.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Kiểm tra Azure MCP Server đã hoạt động.

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

Ví dụ bảo mật khóa 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. Cài đặt Node.js 20+.
2. Tìm vị trí tích hợp hoặc tệp cấu hình Claude.
3. Thêm định nghĩa Azure MCP Server.
4. Lưu và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ đã kết nối.

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

Cursor

1. Cài đặt Node.js mới nhất.
2. Mở phần cài đặt cấu hình Cursor.
3. Thêm Azure MCP Server như bên dưới.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra thông báo khởi tạo máy chủ.

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

Cline

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js 20 trở lên.
2. Truy cập tệp cấu hình Cline.
3. Đăng ký Azure MCP Server bằng JSON.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác thực kết nối.

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

Lưu ý: Bảo vệ khóa API của bạn bằng biến môi trường như ví dụ ở phần Windsurf trên.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ thay “azure-mcp” bằng tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP server của riêng bạn.

Tổng quan

Dựa trên tài liệu và mã nguồn hiện có, Azure MCP Server cung cấp một điểm tích hợp mạnh mẽ giữa Azure và các tác nhân AI nhưng thiếu tài liệu công khai chi tiết về prompt, tài nguyên và công cụ. Việc cài đặt đơn giản, bảo mật tốt nhưng thiếu chi tiết kỹ thuật cụ thể nên việc đánh giá còn hạn chế. Tôi chấm máy chủ MCP này 6/10 ở thời điểm hiện tại; đáp ứng tích hợp cơ bản và bảo mật nhưng cần minh bạch hơn về khả năng.

Đánh giá MCP