Вступ до Azure MCP Server: Огляд та приклади

Azure MCP Server — це нове open-source рішення, яке дозволяє AI-агентам взаємодіяти з хмарними ресурсами Azure за допомогою протоколу Model Context Protocol (MCP). Цей протокол стандартизує спілкування між агентами (клієнтами) та зовнішніми ресурсами (серверами), що дозволяє розробникам створювати AI-орієнтовані робочі процеси для доступу, запитів і керування сервісами Azure за допомогою команд природною мовою.

Що таке Azure MCP Server?

• MCP (Model Context Protocol): Відкритий протокол, призначений для підключення AI-агентів до зовнішніх інструментів і джерел даних у єдиному, масштабованому форматі. MCP використовує архітектуру клієнт-сервер на основі JSON-RPC 2.0, підтримує різні способи передачі даних, такі як стандартний ввід/вивід і HTTP з Server-Sent Events (SSE).

• Azure MCP Server: Реалізує стандарт MCP для надання доступу до сервісів Azure — таких як файлове сховище, бази даних, аналітика логів і команди CLI — AI-агентам. Це дозволяє агентам виконувати контекстно-залежні операції з ресурсами Azure: робити запити до баз даних, керувати сховищем або виконувати команди CLI.

Підтримувані сервіси та інструменти Azure (Публічна прев’ю-версія)

На даний момент Azure MCP Server підтримує широкий спектр сервісів та інструментів Azure, зокрема:

• Azure Cosmos DB: Перегляд акаунтів, запити до баз даних, керування контейнерами/елементами, виконання SQL-запитів.

• Azure Storage: Перегляд акаунтів, керування blob-контейнерами/файлами, запити до таблиць сховища, отримання метаданих.

• Azure Monitor (Log Analytics): Перегляд робочих просторів, запити до логів за допомогою KQL, керування таблицями, налаштування моніторингу.

• Azure App Configuration: Перегляд сховищ, керування парами ключ-значення, робота з мітками, блокування/розблокування налаштувань.

• Azure Resource Groups: Перегляд і керування групами ресурсів.

• Azure CLI: Виконання будь-яких команд Azure CLI з підтримкою виводу у форматі JSON.

• Azure Developer CLI (azd): Запуск команд azd для керування шаблонами, розгортання та налаштування.

Приклади використання

Ось кілька практичних прикладів того, що можна робити за допомогою Azure MCP Server:

• Дослідження ресурсів Azure:

  • «Покажи мої акаунти сховища Azure»

  • «Покажи всі бази даних Cosmos DB»

  • «Покажи мої групи ресурсів»

  • «Покажи таблиці у моєму сховищі»

• Запити та аналітика:

  • «Зроби запит до мого робочого простору Log Analytics»

• Керування конфігурацією:

  • «Покажи мої сховища App Configuration»

  • «Покажи пари ключ-значення у App Config»

• Розширені операції:

  • «Покажи мої кінцеві точки Azure CDN»

  • «Допоможи створити Azure-додаток на Node.js»

Як використовувати Azure MCP Server

Для режиму Agent Mode у GitHub Copilot:

• Встановіть Azure MCP Server через репозиторій GitHub (доступна установка в один клік).

• У VS Code перемкніть GitHub Copilot у режим Agent Mode і використовуйте команди природною мовою (наприклад, «Покажи мої акаунти Cosmos DB»).

• Для розширеної інтеграції використовуйте разом із розширенням GitHub Copilot for Azure для отримання документації та роботи з графом ресурсів.

Для власних MCP-клієнтів:

• Встановіть і запустіть сервер за допомогою Node.js:

  npx -y @azure/mcp@latest server start

   

• Для транспорту SSE (мережеве/віддалене використання):

  npx -y @azure/mcp@latest server start --transport sse

   

• Налаштуйте свій MCP-клієнт для підключення до відповідного транспорту та порту (за замовчуванням: http://localhost:5008/sse).

Для Azure Functions MCP Server:

• Використовуйте Azure Functions зі спеціалізованими тригерами та біндінгами MCP для створення масштабованих подієвих інструментів, доступних AI-агентам.

Приклад інтеграції

Інтеграція з Claude Desktop (або іншими MCP-клієнтами):

• Запустіть Azure MCP Server.

• Оновіть конфігурацію клієнта, вказавши endpoint MCP-сервера та необхідні змінні середовища (наприклад, рядки підключення, ID агента).

• Використовуйте надані методи, такі як list_agents(), connect_agent(), або query_default_agent(), для взаємодії з ресурсами Azure через MCP-інтерфейс.

Як почати роботу

• Встановіть Node.js (потрібен для Azure MCP Server).

• Клонуйте репозиторій Azure MCP Server або використайте команду npm.

• Підключіть AI-агента (наприклад, GitHub Copilot, власний MCP-клієнт) до сервера через стандартний ввід/вивід або SSE.

• Використовуйте команди природною мовою для роботи з ресурсами Azure.

Azure MCP Server наразі знаходиться у стадії публічного прев’ю, ведеться активна розробка і очікується поява нових функцій. Це важливий крок до агентного, AI-керованого хмарного розвитку, що робить ресурси Azure доступними та керованими через розмовні інтерфейси та стандартизовані протоколи.