Azure MCP Server Integration

Was macht der „Azure“ MCP Server?

Der Azure MCP Server implementiert die Model Context Protocol (MCP) Spezifikation, um eine nahtlose Verbindung zwischen KI-Agenten und Azure-Diensten herzustellen. Er dient als Brücke und ermöglicht es KI-Assistenten, mit externen Datenquellen, APIs und Services von Azure zu interagieren. Diese Integration verbessert Entwicklungs-Workflows, indem KI-Modelle Aufgaben wie Datenbankabfragen, Dateiverwaltung und API-Interaktionen durchführen können – und dabei das umfangreiche Cloud-Ökosystem von Azure nutzen. Entwickelt für die Kompatibilität mit Tools wie GitHub Copilot for Azure, ermöglicht der Server es Entwicklern, Azure-Ressourcen direkt über ihre KI-Agenten zu automatisieren, zu orchestrieren und zu verwalten und so komplexe Entwicklungs- und Betriebsszenarien zu vereinfachen.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Templates verfügbar.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine Informationen zu spezifischen vom Server bereitgestellten Ressourcen verfügbar.

Liste der Tools

Im Repository sind keine Informationen zu vom Server bereitgestellten Tools (z. B. aus einer server.py oder ähnlichen Datei) verfügbar.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• VS Code Automatisierung: Ermöglicht es KI-Agenten (z. B. GitHub Copilot), direkt aus VS Code mit Azure-Diensten zu interagieren und so Entwickler-Workflows zu optimieren.
• Azure Ressourcenmanagement: Erlaubt das Abfragen, Anlegen und Verwalten von Azure-Ressourcen über KI-gesteuerte Kommandos und reduziert manuelle Cloud-Operationen.
• API-Integration: Dient als Bindeglied, um KI-Agenten mit Azure-APIs zu verbinden, und erleichtert die Automatisierung von Cloud-Aufgaben wie Bereitstellungen, Skalierungen und Monitoring.
• Gesteigerte Entwicklerproduktivität: Integriert mit Tools wie der GitHub Copilot for Azure Erweiterung zur schnellen Prototyperstellung und zum Debugging von Cloud-Anwendungen.
• Eigene Workflow-Orchestrierung: Unterstützt das Erstellen eigener Workflows, die sowohl KI- als auch Azure-Dienste für fortgeschrittene Automatisierungsszenarien nutzen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js 20 oder neuer installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Azure MCP Server mit dem bereitgestellten JSON-Snippet hinzu.
4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Azure MCP Server aktiv ist.

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
  }
}

Beispiel für das Sichern von API-Schlüsseln:

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AZURE_API_KEY": "${env:AZURE_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "apiKey": "${env:AZURE_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js 20+.
2. Suchen Sie die Claude-Integrations- oder Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Definition für den Azure MCP Server hinzu.
4. Speichern und Claude neu starten.
5. Verbindung zum Server bestätigen.

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

1. Installieren Sie das neueste Node.js.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationseinstellungen.
3. Fügen Sie den Azure MCP Server wie unten gezeigt ein.
4. Änderungen speichern und Cursor neu starten.
5. Auf Initialisierungsmeldungen des Servers achten.

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js 20 oder höher installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Registrieren Sie den Azure MCP Server per JSON.
4. Speichern und Cline neu starten.
5. Konnektivität validieren.

"mcpServers": {
  "azure-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
  }
}

Hinweis: Schützen Sie Ihre API-Schlüssel immer mit Umgebungsvariablen, wie im Windsurf-Beispiel gezeigt.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdaten im folgenden JSON-Format ein:

{
  "azure-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “azure-mcp” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und dem Code bietet der Azure MCP Server einen leistungsfähigen Integrationspunkt für Azure und KI-Agenten, jedoch fehlen detaillierte öffentliche Informationen zu Prompts, Ressourcen und Tools. Die Einrichtung ist unkompliziert und sicher, aber das Fehlen granularer technischer Details schränkt die aktuelle Bewertung ein. Ich würde diesen MCP Server derzeit mit 6/10 bewerten: Er deckt die wesentliche Integration und Sicherheit ab, benötigt aber mehr Transparenz bezüglich seiner Möglichkeiten.

MCP Score