🚀 Azure 数据探索器 MCP 服务器

Azure 数据探索器 MCP 服务器基于标准化的 模型上下文协议 (MCP) 接口，可帮助您轻松访问 Azure 数据探索集群和数据库。同时，它还允许 AI 助手执行 KQL 查询，高效探索数据。

🚀 快速开始

前提条件

• 使用 Azure CLI 登录到拥有 Azure 数据探索器集群权限的 Azure 帐户。

环境配置

通过 .env 文件或系统环境变量配置环境变量：

# 必填：Azure 数据探索器配置
ADX_CLUSTER_URL=https://yourcluster.region.kusto.windows.net
ADX_DATABASE=your_database

客户端配置

将服务器配置添加到您的客户端配置文件中。例如，对于 Claude Desktop：

{
  "mcpServers": {
    "adx": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<完整路径到 adx-mcp-server 文件夹>",
      ],
    },
  },
}

✨ 主要特性

• KQL 查询执行：支持执行针对 Azure 数据探索器的 KQL 查询。
• 数据库资源探索：可发现并探索数据库资源，具体包括：
  • 列出配置数据库中的表。
  • 查看表结构。
  • 获取表样例数据。
• 身份验证支持：支持令牌凭证（如 Azure CLI、MSI 等）。
• 容器化支持：提供 Docker 容器化支持。
• 交互式工具：提供交互式工具以供 AI 助手使用，且工具列表可配置，您可以按需选择要向 MCP 客户端提供的工具，避免占用过多上下文窗口空间。

📦 安装指南

Docker 支持

• 构建镜像：使用以下命令构建 Docker 镜像：

docker build -t azure-data-explorer-mcp .

• 运行容器：使用以下命令运行 Docker 容器：

docker run --rm -it -e ADX_CLUSTER_URL=your_cluster_url -e ADX_DATABASE=your_database azure-data-explorer-mcp

💻 使用示例

基础用法

通过配置好的环境和客户端，即可使用 AI 助手通过 MCP 接口执行 KQL 查询等操作，探索 Azure 数据探索器中的数据。

高级用法

根据不同的业务需求，您可以灵活配置工具列表，选择向 MCP 客户端提供的工具，以满足特定场景下的使用需求。

📚 详细文档

工具详情

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。