Rate this post

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(), или query_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.