Azure ADX MCP 的 AI 代理
通过模型上下文协议（MCP）集成 Azure Data Explorer，为您的 AI 助理提供安全、标准化的数据集群访问。自动化 KQL 查询、资源探索和表架构管理，采用基于令牌的身份认证与容器化部署，全部融入无缝 AI 工作流。
无缝 KQL 查询自动化
通过标准化 MCP 接口，使 AI 工作流能够直接在 Azure Data Explorer 上执行 KQL 查询。高效列出表、探索架构和采样数据——全部使用 Azure 认证或工作负载身份保障强大安全。
- 执行 KQL 查询:
- 对 Azure Data Explorer 集群运行强大的 KQL 语句，获取即时数据洞察。
- 表发现:
- 列出并浏览目标数据库内所有表，简化数据探索。
- 架构检查:
- 获取并审查表的架构，精准理解数据，确保合规。
- 样本数据获取:
- 轻松从任意表中抓取样本数据，用于数据验证和分析。
灵活认证与部署
利用 Azure CLI、MSI 和工作负载身份认证，实现云原生及本地环境的安全集成。通过 Docker 或 GitHub Codespaces 快速部署，支持敏捷开发与测试。
- 企业级安全:
- 支持令牌、Azure CLI、MSI 与工作负载身份，安全管理访问权限。
- 容器化部署:
- 支持 Docker 或 docker-compose，快速、隔离且可扩展地部署。
- 云端与本地灵活性:
- 可在 AKS、Codespaces 或本地环境无缝部署，最大化灵活性。
交互式 AI 工具与可扩展性
按需配置和扩展 MCP 工具，满足数据探索需求。可与 Claude Desktop 等平台集成，实现对话式数据访问，并支持完善的测试套件确保可靠与合规。
- 可配置工具集:
- 可选择启用的 MCP 工具，如 execute_query、list_tables、get_table_schema 和 sample_table_data。
- 对话式 AI 集成:
- 可与 Claude Desktop 等平台连接，支持自然语言数据查询。
- 全方位测试:
- 强大的测试套件，确保数据工作流的可靠性、准确性与易维护性。
MCP 集成
可用的 Azure Data Explorer MCP 集成工具
以下工具作为 Azure Data Explorer MCP 集成的一部分提供：
- execute_query
对 Azure Data Explorer 执行 KQL 查询，获取数据洞察。
- list_tables
列出配置的 Azure Data Explorer 数据库中的所有表，实现快速发现。
- get_table_schema
获取某个表的架构，包括列名和数据类型。
- sample_table_data
从表中获取数据样本，可指定样本数量，便于数据探索。
加速 Azure Data Explorer 的 AI 数据访问
部署 Azure Data Explorer MCP 服务器，实现无缝 AI 驱动的 KQL 查询、架构发现与表探索——安全高效。让您的 AI 助理实时交互您的数据。
什么是 adx-mcp-server
adx-mcp-server 是一款开源的模型上下文协议（MCP）服务器，旨在桥接 AI 助理与 Azure Data Explorer 数据库。由 pab1it0 开发，该服务器提供了标准化接口，使 AI 驱动的代理和应用能够高效地查询、分析和管理 Azure Data Explorer (ADX) 资源。借助 MCP 协议，adx-mcp-server 简化了集成流程，实现与 ADX 集群、数据库和表的无缝安全交互。该服务器帮助组织释放高级数据探索与分析能力，结合自然语言提示和编程访问，提升生产力、数据可访问性和运营智能。
能力
adx-mcp-server 能做什么
借助 adx-mcp-server，用户和 AI 代理可利用多种强大功能与 Azure Data Explorer 数据库交互。该服务通过 MCP 协议简化数据操作，实现 Azure 生态内高效的数据探索、管理与分析任务。
- 查询 ADX 数据库
- 在 Azure Data Explorer 数据库上执行复杂查询，获取可行洞察与分析结果。
- 集群管理
- 列出、监控和管理 Azure Data Explorer 集群，提升运维可视化。
- 查看与组织数据
- 高效探索数据库、表与架构，优化数据工作流。
- 集成 AI 代理
- 连接 AI 驱动应用，实现自动化数据分析和自然语言数据探索。
- 安全标准化访问
- 借助标准协议，实现对 ADX 资源的安全、一致且可扩展交互。
AI 代理如何受益于 adx-mcp-server
利用 adx-mcp-server，AI 代理可获得标准化的简洁接口，便于访问和分析 Azure Data Explorer 中的大规模数据，实现自动化数据驱动决策、自然语言查询及可扩展分析。集成 adx-mcp-server 后，AI 代理可加速数据探索，自动化日常数据管理任务，并提升为用户和组织带来洞察的效率与准确性。