Azure

Azure MCP 서버는 Microsoft의 클라우드 플랫폼인 Azure의 다양한 서비스와 리소스에 접근할 수 있는 Model Context Protocol 구현체입니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트가 Azure 서비스와 직접 상호작용하여 데이터 조회, 리소스 관리, 분석 작업 등을 수행할 수 있습니다.

특징

• Azure 서비스 통합: Storage, Cosmos DB, SQL, CLI 등 다양한 Azure 서비스에 접근
• 실시간 데이터 접근: 클라우드에 저장된 최신 데이터 및 리소스 정보 조회
• 확장성: 다양한 Azure 리소스와 서비스에 대한 지속적인 지원 확장
• 보안: Microsoft Entra ID와 통합된 인증 및 권한 관리
• 개방형 표준: MCP 프로토콜을 준수하여 다양한 AI 클라이언트와 호환성 유지
• 로컬 및 원격 지원: 개발 PC 또는 클라우드 호스팅 환경에서 실행 가능

제공 서버 종류

Azure 생태계는 다양한 MCP 서버 구현체를 제공합니다:

1. Azure MCP Server: Azure 핵심 서비스(Storage, Cosmos DB, CLI 등)에 접근
2. Azure AI Agent Service MCP Server: Azure AI Agent를 통한 지식 검색 및 도구 접근
3. Azure Database for PostgreSQL MCP Server: PostgreSQL 데이터베이스 통합

API

리소스

Azure Storage 파일 목록

• Azure Storage 계정 내 Blob 또는 파일 목록 조회

Azure 리소스 정보

• 구독 내 특정 리소스 타입 또는 리소스 그룹에 대한 메타데이터 정보

데이터베이스 스키마

• Azure SQL, Cosmos DB, PostgreSQL 등의 데이터베이스 스키마 정보

도구

connect_storage

Azure Storage 계정에 연결합니다. - 입력: - connection_string: Storage 계정 연결 문자열 또는 - account_name: Storage 계정 이름 - account_key: Storage 계정 키

query_cosmos_db

Azure Cosmos DB에 쿼리를 실행합니다. - 입력: - endpoint: Cosmos DB 엔드포인트 - key: Cosmos DB 키 - database_name: 데이터베이스 이름 - container_name: 컨테이너 이름 - query: SQL 쿼리 문자열

execute_azure_cli

Azure CLI 명령을 실행합니다. - 입력: - command: 실행할 Azure CLI 명령 문자열

run_agent

Azure AI Agent를 실행합니다. - 입력: - agent_id: 실행할 에이전트 ID - query: 에이전트에 전달할 쿼리

query_postgresql

Azure Database for PostgreSQL에 SQL 쿼리를 실행합니다. - 입력: - connection_string: PostgreSQL 연결 문자열 - query: SQL 쿼리 문자열

사용 방법

설치 및 구성

Claude Desktop 설정

1. Claude Desktop 구성 파일을 엽니다:
2. macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

3. Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

4. mcpServers 객체에 Azure 서버 설정을 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "azure": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory", "/path/to/folder",
           "run", "-m", "azure_mcp_server"
         ],
         "env": {
           "AZURE_SUBSCRIPTION_ID": "your-subscription-id",
           "AZURE_TENANT_ID": "your-tenant-id",
           "AZURE_CLIENT_ID": "your-client-id",
           "AZURE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
         }
       }
     }
   }

Cursor 설정 (Azure AI Agent MCP 서버)

1. 설정 -> Cursor 설정 -> MCP로 이동합니다.
2. "+ Add New MCP Server" 버튼을 클릭합니다.
3. 다음 정보를 입력합니다:
4. 이름: azure-agent
5. 명령어: uv
6. 인수: --directory /path/to/folder run -m azure_agent_mcp_server
7. 환경 변수:
   • PROJECT_CONNECTION_STRING: Azure AI Project 연결 문자열
   • DEFAULT_AGENT_ID: 기본 에이전트 ID

Azure CLI를 통한 설치

# Azure MCP Server 설치
pip install azure-mcp-server

# Azure AI Agent MCP Server 설치
pip install mcp[cli] azure-identity python-dotenv azure-ai-projects aiohttp

활용 사례

1. 데이터 분석 및 시각화: Azure 데이터베이스에 저장된 정보를 쿼리하고 분석하여 인사이트 도출
2. 인프라 관리: 자연어 지시를 통해 Azure 리소스 생성, 수정, 삭제 등의 관리 작업 수행
3. 로그 분석 및 모니터링: Azure 서비스의 로그 데이터를 검색하고 분석하여 문제 해결
4. 데이터 마이그레이션: 자연어 지시를 통해 데이터 이동 및 변환 작업 자동화
5. AI 모델 배포 및 관리: Azure Machine Learning 서비스와 통합하여 AI 모델 관리

연결된 구성 요소

• GitHub
• PostgreSQL
• MongoDB Atlas
• Slack