Azure Wiki Search MCP Server

Co robi “Azure Wiki Search” MCP Server?

Azure Wiki Search MCP Server implementuje specyfikację MCP (Model Context Protocol), umożliwiając agentom AI wyszukiwanie treści w wiki Azure. Działa jako pomost między asystentami AI a zasobami wiki Azure, pozwalając na tworzenie zaawansowanych workflow, w których modele AI mogą wykonywać zapytania i pobierać dokumenty wiki programatycznie. Dzięki udostępnieniu funkcjonalności wyszukiwania i pobierania, pomaga deweloperom oraz agentom AI automatyzować gromadzenie informacji, pobieranie dokumentacji i zarządzanie wiedzą w środowiskach wiki Azure DevOps. Usprawnia to procesy rozwojowe, ułatwiając dostęp do wewnętrznych baz wiedzy i dokumentacji, a zespołom pozwala szybciej odnajdywać potrzebne informacje za pomocą narzędzi opartych na AI.

Lista promptów

W repozytorium ani w dokumentacji nie ma wyraźnie wymienionych szablonów promptów.

Lista źródeł

W dokumentacji ani kodzie nie wymieniono żadnych jawnych źródeł. Serwer skupia się na wyszukiwaniu i pobieraniu.

Lista narzędzi

• search_wiki
  Przeszukuje Edge Wiki, by znaleźć materiały powiązane z podanym zapytaniem.

• get_wiki_by_path
  Pobiera treść wiki na podstawie określonej ścieżki.

Przykłady zastosowań tego MCP Servera

• Automatyczne wyszukiwanie wiedzy
  Pozwala asystentom AI i deweloperom programatycznie wyszukiwać odpowiednią dokumentację lub rozwiązania w wiki Azure, ograniczając ręczną pracę i zwiększając produktywność.

• Pobieranie dokumentacji
  Umożliwia pobieranie konkretnych stron wiki lub sekcji dokumentacji, usprawniając dostęp do uporządkowanej wiedzy przy wdrożeniach, rozwiązywaniu problemów czy dzieleniu się informacjami.

• Boty wsparcia oparte na AI
  Integracja z botami wsparcia lub chatbotami, by automatycznie pobierać i prezentować treści wiki w odpowiedzi na zapytania użytkowników.

• Zarządzanie wiedzą projektową
  Centralizuje dostęp do dokumentacji projektowej, ułatwiając zespołom utrzymanie i odnajdywanie zasobów wiedzy.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Zainstaluj wymagane składniki: najnowsze VS Code, rozszerzenia GitHub Copilot, Python 3.10+ oraz uv.

2. Sklonuj repozytorium:
   git clone https://github.com/coder-linping/azure-wiki-search-server.git

3. Skonfiguruj środowisko za pomocą uv i aktywuj środowisko wirtualne.

4. Dodaj konfigurację serwera MCP do Ustawień użytkownika (JSON) lub .vscode/mcp.json:

   "mcp": {
     "servers": {
       "edge_wiki": {
         "command": "uv",
         "args": [
             "--directory",
             "<absolute path to your cloned folder>",
             "run",
             "src/edge_wiki.py"
         ],
         "env": {
             "PAT": "Twój personalny token dostępu",
             "ORG": "Twoja organizacja, domyślnie microsoft",
             "PROJECT": "Twój projekt, domyślnie Edge"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację, uruchom ponownie VS Code i sprawdź połączenie.

Claude

Brak szczegółowych instrukcji dla Claude. Użyj podobnej konfiguracji JSON jak powyżej w ustawieniach MCP platformy.

Cursor

Brak szczegółowych instrukcji dla Cursor. Użyj podobnej konfiguracji JSON jak powyżej w ustawieniach MCP platformy.

Cline

Brak szczegółowych instrukcji dla Cline. Użyj podobnej konfiguracji JSON jak powyżej w ustawieniach MCP platformy.

Zabezpieczanie kluczy API

• Używaj zmiennych środowiskowych w sekcji env swojej konfiguracji MCP do przechowywania wrażliwych kluczy:

  "env": {
      "PAT": "Twój personalny token dostępu",
      "ORG": "Twoja organizacja",
      "PROJECT": "Twój projekt"
  }
  

Jak użyć tego MCP w flows

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane swojego MCP servera w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może już korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “azure-wiki-search” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić adres URL na własny.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnej dokumentacji, Azure Wiki Search MCP Server spełnia podstawowe zadania wyszukiwania i pobierania treści wiki, lecz brakuje mu rozbudowanych szablonów promptów, szczegółowych źródeł oraz instrukcji pod konkretne platformy. Oceniany jest jako minimalny, ale użyteczny serwer MCP.

Ocena MCP

Nasza opinia:
Ten serwer MCP oferuje podstawowe możliwości wyszukiwania i pobierania treści z wiki Azure, co jest przydatne w dedykowanych workflow deweloperskich. Jednak brak rozbudowanego wsparcia dla promptów, źródeł, instrukcji pod konkretne platformy oraz niewielka aktywność społeczności ograniczają jego elastyczność i możliwości rozbudowy.
Ocena: 4/10