Azure データエクスプローラー MCP サーバー

Microsoft Fabric の Azure Data Explorer/Eventhouse 用のモデルコンテキストプロトコル(MCP) サーバー。

これにより、標準化された MCP インターフェイスを介して Azure Data Explorer/Eventhouse クラスターとデータベースにアクセスできるようになり、AI アシスタントが KQL クエリを実行してデータを探索できるようになります。

特徴

[x] Azure Data Explorerに対してKQLクエリを実行する
[x] データベースリソースの検出と探索
- [x] 設定されたデータベース内のテーブルを一覧表示する
- [x] テーブルスキーマの表示
- [x] 表からのサンプルデータ
- [x] テーブルの統計/詳細を取得する
[x] 認証サポート
- [x] トークン資格情報のサポート (Azure CLI、MSI など)
[x] Dockerコンテナ化のサポート
[x] AIアシスタントのためのインタラクティブツールを提供する

ツールリストは設定可能なので、MCPクライアントで利用できるようにするツールを選択できます。特定の機能を使用しない場合や、コンテキストウィンドウをあまり占有したくない場合に便利です。

使用法

Azure CLI を使用して、ADX クラスターへのアクセス許可を持つ Azure アカウントにログインします。
.envファイルまたはシステム環境変数を使用して、ADX クラスターの環境変数を構成します。

# Required: Azure Data Explorer configuration
ADX_CLUSTER_URL=https://yourcluster.region.kusto.windows.net
ADX_DATABASE=your_database

サーバー設定をクライアント設定ファイルに追加します。例えば、Claude Desktopの場合は以下のようになります。

{
  "mcpServers": {
    "adx": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<full path to adx-mcp-server directory>",
        "run",
        "src/adx_mcp_server/main.py"
      ],
      "env": {
        "ADX_CLUSTER_URL": "https://yourcluster.region.kusto.windows.net",
        "ADX_DATABASE": "your_database"
      }
    }
  }
}

注意: Claude Desktop でError: spawn uv ENOENT表示される場合は、 uvへのフルパスを指定するか、構成で環境変数NO_UV=1を設定する必要があります。

Dockerの使用

このプロジェクトには、簡単な展開と分離を実現する Docker サポートが含まれています。

Dockerイメージの構築

次を使用して Docker イメージをビルドします。

docker build -t adx-mcp-server .

Dockerで実行する

Docker を使用してサーバーを実行するにはいくつかの方法があります。

docker run を直接使用する:

docker run -it --rm \
  -e ADX_CLUSTER_URL=https://yourcluster.region.kusto.windows.net \
  -e ADX_DATABASE=your_database \
  adx-mcp-server

docker-compose を使用する:

Azure Data Explorer の資格情報を使用して.envファイルを作成し、次を実行します。

docker-compose up

Claude Desktop で Docker を実行する

Claude Desktop でコンテナ化されたサーバーを使用するには、環境変数を使用して Docker を使用するように構成を更新します。

{
  "mcpServers": {
    "adx": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-e", "ADX_CLUSTER_URL",
        "-e", "ADX_DATABASE",
        "adx-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ADX_CLUSTER_URL": "https://yourcluster.region.kusto.windows.net",
        "ADX_DATABASE": "your_database"
      }
    }
  }
}

この構成では、変数名のみを指定した-eフラグを使用し、 envオブジェクトに実際の値を指定して、Claude Desktop から Docker コンテナーに環境変数を渡します。

開発コンテナ / GitHub Codespace として使用する

このリポジトリは、シームレスな開発環境を実現する開発コンテナとしても使用できます。開発コンテナのセットアップはdevcontainer-feature/adx-mcp-serverフォルダにあります。

詳細については、 devcontainer README を参照してください。

発達

貢献を歓迎します！ご提案や改善点がありましたら、問題を報告するか、プルリクエストを送信してください。

このプロジェクトは依存関係の管理にuvを使用しています。お使いのプラットフォームの手順に従ってuvをインストールしてください。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

次に、次のコマンドで仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
.venv\Scripts\activate     # On Windows
uv pip install -e .

プロジェクト構造

プロジェクトはsrcディレクトリ構造で構成されています:

adx-mcp-server/
├── src/
│   └── adx_mcp_server/
│       ├── __init__.py      # Package initialization
│       ├── server.py        # MCP server implementation
│       ├── main.py          # Main application logic
├── Dockerfile               # Docker configuration
├── docker-compose.yml       # Docker Compose configuration
├── .dockerignore            # Docker ignore file
├── pyproject.toml           # Project configuration
└── README.md                # This file

テスト

このプロジェクトには、機能性を保証し、回帰を防ぐのに役立つ包括的なテストスイートが含まれています。

pytest でテストを実行します。

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run the tests
pytest

# Run with coverage report
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

テストは次のように分類されます:

構成検証テスト
サーバー機能テスト
エラー処理テスト
主なアプリケーションテスト

新しい機能を追加する場合は、対応するテストも追加してください。

ツール

道具	カテゴリ	説明
`execute_query`	クエリ	Azure Data Explorer に対して KQL クエリを実行する
`list_tables`	発見	構成されたデータベース内のすべてのテーブルを一覧表示する
`get_table_schema`	発見	特定のテーブルのスキーマを取得する
`sample_table_data`	発見	オプションのサンプルサイズでテーブルからサンプルデータを取得する

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

adx-mcp-server

Integrations

Azure データエクスプローラー MCP サーバー

特徴

使用法

Dockerの使用

Dockerイメージの構築

Dockerで実行する

docker run を直接使用する:

docker-compose を使用する:

Claude Desktop で Docker を実行する

開発コンテナ / GitHub Codespace として使用する

発達

プロジェクト構造

テスト

ツール

ライセンス

Tools

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使用法

Dockerの使用

Dockerイメージの構築

Dockerで実行する

docker run を直接使用する:

docker-compose を使用する:

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プロジェクト構造

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