Azure MCP Server — это новое open-source решение, позволяющее AI-агентам взаимодействовать с облачными ресурсами Azure с помощью протокола Model Context Protocol (MCP). Этот протокол стандартизирует общение между агентами (клиентами) и внешними ресурсами (серверами), что позволяет разработчикам строить AI-ориентированные рабочие процессы для доступа, запроса и управления сервисами Azure с помощью команд на естественном языке.
Что такое Azure MCP Server?
-
MCP (Model Context Protocol): Открытый протокол, предназначенный для подключения AI-агентов к внешним инструментам и источникам данных в едином и масштабируемом формате. MCP использует архитектуру клиент-сервер на основе JSON-RPC 2.0, поддерживает различные способы передачи данных, такие как стандартный ввод/вывод и HTTP с Server-Sent Events (SSE).
-
Azure MCP Server: Реализует стандарт MCP для предоставления доступа к сервисам Azure — таким как файловое хранилище, базы данных, аналитика логов и команды CLI — AI-агентам. Это позволяет агентам выполнять контекстно-зависимые операции с ресурсами Azure: делать запросы к базам данных, управлять хранилищем или выполнять команды CLI.
Поддерживаемые сервисы и инструменты Azure (Публичная превью-версия)
В настоящий момент Azure MCP Server поддерживает широкий спектр сервисов и инструментов Azure, включая:
-
Azure Cosmos DB: Просмотр аккаунтов, запросы к базам данных, управление контейнерами/элементами, выполнение SQL-запросов.
-
Azure Storage: Просмотр аккаунтов, управление blob-контейнерами/файлами, запросы к таблицам хранения, получение метаданных.
-
Azure Monitor (Log Analytics): Просмотр рабочих пространств, запросы к логам с помощью KQL, управление таблицами, настройка мониторинга.
-
Azure App Configuration: Просмотр хранилищ, управление парами ключ-значение, работа с метками, блокировка/разблокировка настроек.
-
Azure Resource Groups: Просмотр и управление ресурсными группами.
-
Azure CLI: Выполнение любых команд Azure CLI с поддержкой вывода в формате JSON.
-
Azure Developer CLI (azd): Запуск команд azd для управления шаблонами, развертывания и настройки.
Примеры использования
Вот несколько практических примеров того, что можно сделать с помощью Azure MCP Server:
-
Исследование ресурсов Azure:
-
«Покажи мои аккаунты хранения Azure»
-
«Покажи все базы данных Cosmos DB»
-
«Покажи мои ресурсные группы»
-
«Покажи таблицы в моем хранилище»
-
-
Запросы и анализ:
-
«Сделай запрос к моему рабочему пространству Log Analytics»
-
-
Управление конфигурацией:
-
«Покажи мои хранилища App Configuration»
-
«Покажи пары ключ-значение в App Config»
-
-
Расширенные операции:
-
«Покажи мои конечные точки Azure CDN»
-
«Помоги мне создать Azure-приложение на Node.js»
-
Как использовать Azure MCP Server
Для режима Agent Mode в GitHub Copilot:
-
Установите Azure MCP Server через репозиторий GitHub (доступна установка в один клик).
-
В VS Code переключите GitHub Copilot в режим Agent Mode и используйте команды на естественном языке (например, «Покажи мои аккаунты Cosmos DB»).
-
Для расширенной интеграции используйте совместно с расширением GitHub Copilot for Azure для получения документации и работы с графом ресурсов.
Для собственных MCP-клиентов:
-
Установите и запустите сервер с помощью Node.js:
npx -y @azure/mcp@latest server start
-
Для транспорта SSE (сетевое/удалённое использование):
npx -y @azure/mcp@latest server start --transport sse
-
Настройте свой MCP-клиент на подключение к соответствующему транспорту и порту (по умолчанию: http://localhost:5008/sse).
Для Azure Functions MCP Server:
-
Используйте Azure Functions со специализированными триггерами и биндингами MCP для создания масштабируемых событийных инструментов, доступных AI-агентам.
Пример интеграции
Интеграция с Claude Desktop (или другими MCP-клиентами):
-
Запустите Azure MCP Server.
-
Обновите конфигурацию клиента, указав endpoint MCP-сервера и необходимые переменные окружения (например, строки подключения, ID агента).
-
Используйте предоставленные методы, такие как
list_agents()
,connect_agent()
, илиquery_default_agent()
, для взаимодействия с ресурсами Azure через MCP-интерфейс.
Как начать работу
-
Установите Node.js (необходим для Azure MCP Server).
-
Клонируйте репозиторий Azure MCP Server или используйте команду npm.
-
Подключите AI-агента (например, GitHub Copilot, собственный MCP-клиент) к серверу через стандартный ввод/вывод или SSE.
-
Используйте команды на естественном языке для работы с ресурсами Azure.
Azure MCP Server сейчас находится в стадии публичного превью, ведётся активная разработка и ожидается появление новых функций. Это важный шаг к агентному, AI-управляемому облачному развитию, делающему ресурсы Azure доступными и управляемыми через разговорные интерфейсы и стандартизированные протоколы.