Azure MCP 服务器集成

“Azure” MCP 服务器的作用是什么？

Azure MCP 服务器实现了 Model Context Protocol（MCP）规范，可为 AI 代理与 Azure 服务之间建立无缝连接。它作为桥梁，使 AI 助手能够与 Azure 提供的外部数据源、API 和服务交互。这种集成增强了开发流程，使 AI 模型能够执行数据库查询、文件管理和 API 交互等任务——充分利用 Azure 强大的云生态系统。该服务器专为兼容 GitHub Copilot for Azure 等工具而设计，使开发者能够通过 AI 代理直接自动化、编排和管理 Azure 资源，简化复杂的开发与运维场景。

提示模板列表

仓库中无关于提示模板的信息。

资源列表

仓库中无关于服务器暴露的具体资源的信息。

工具列表

仓库中未提及服务器提供的工具（如 server.py 或类似文件）。

此 MCP 服务器的应用场景

• VS Code 自动化：使 AI 代理（如 GitHub Copilot）可直接在 VS Code 内与 Azure 服务交互，精简开发者工作流。
• Azure 资源管理：通过 AI 驱动命令查询、创建和管理 Azure 资源，减少手动云操作。
• API 集成：作为 AI 代理与 Azure API 连接的通道，自动化部署、扩缩容、监控等云端任务。
• 提升开发者生产力：与 GitHub Copilot for Azure 扩展等工具集成，助力云应用的快速原型开发和调试。
• 自定义工作流编排：支持构建结合 AI 与 Azure 服务的个性化自动化工作流，实现高级自动化场景。

如何进行设置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 20 或更高版本。
2. 打开您的 Windsurf 配置文件。
3. 使用以下 JSON 代码片段添加 Azure MCP 服务器。
4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证 Azure MCP 服务器是否已激活。

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

API 密钥保护示例：

"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. 安装 Node.js 20+。
2. 找到 Claude 集成或配置文件。
3. 添加 Azure MCP 服务器定义。
4. 保存并重启 Claude。
5. 确认服务器已连接。

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

Cursor

1. 安装最新版 Node.js。
2. 打开 Cursor 配置设置。
3. 按如下方式插入 Azure MCP 服务器。
4. 保存更改并重启 Cursor。
5. 检查服务器初始化提示。

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

Cline

1. 确保已安装 Node.js 20 或更高版本。
2. 访问 Cline 配置文件。
3. 通过 JSON 注册 Azure MCP 服务器。
4. 保存并重启 Cline。
5. 验证连接状态。

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

注意：请参照 Windsurf 示例，使用环境变量方式保护您的 API 密钥。

在流程中如何使用 MCP

FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问其所有功能。请记得将 “azure-mcp” 替换为您的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换成您自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据现有文档和代码，Azure MCP 服务器为 Azure 与 AI 代理提供了强大的集成点，但对提示、资源和工具的公开文档较为欠缺。其安装配置简便且安全，但缺乏更细致的技术细节限制了当前的评价。就目前来看，我对该 MCP 服务器的评分为 6/10；它已经覆盖了主要的集成和安全性，但在能力透明度方面仍有提升空间。

MCP 评分