Azure Data Explorer MCP 服务器

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一个 模型上下文协议 (MCP) 服务器，用于 Azure Data Explorer。

通过标准化的 MCP 接口，该服务提供了对您的 Azure Data Explorer 集群和数据库的访问，使 AI 助手能够执行 KQL 查询并探索您的数据。

特性

• 对 Azure Data Explorer 执行 KQL 查询

• 发现和探索数据库资源

  • 列出配置数据库中的表
  • 查看表结构
  • 从表中采样数据

• 认证支持

  • 令牌凭证支持（Azure CLI、MSI 等）

• Docker 容器化支持

• 为 AI 助手提供交互式工具

工具列表是可配置的，因此您可以选择要向 MCP 客户端提供的工具。 如果您不使用某些功能或不想占用过多的上下文窗口，这将非常有用。

使用方法

1. 使用 Azure CLI 登录到具有 ADX 集群权限的 Azure 账户。

2. 通过 .env 文件或系统环境变量配置您的 ADX 集群的环境变量：

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

1. 将服务器配置添加到客户端配置文件中。例如，对于 Claude Desktop：

{
  "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：如果在 Claude Desktop 中看到 Error: spawn uv ENOENT，您可能需要指定 uv 的完整路径，或者在配置中设置环境变量 NO_UV=1。

Docker 使用

此项目包括 Docker 支持，以便于部署和隔离。

构建 Docker 镜像

使用以下命令构建 Docker 镜像：

docker build -t adx-mcp-server .

使用 Docker 运行

您可以使用 Docker 以多种方式运行服务器：

直接使用 docker run：

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

使用 docker-compose：

创建一个包含 Azure Data Explorer 凭据的 .env 文件，然后运行：

docker-compose up

在 Claude Desktop 中使用 Docker 运行

要在 Claude Desktop 中使用容器化的服务器，请更新配置以使用带有环境变量的 Docker：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

此配置通过仅使用变量名的 -e 标志，并在 env 对象中提供实际值，将环境变量从 Claude Desktop 传递给 Docker 容器。

开发

欢迎贡献！如果您有任何建议或改进，请打开一个问题或提交一个拉取请求。

该项目使用 uv 来管理依赖项。请按照您平台的说明安装 uv：

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

然后，您可以创建一个虚拟环境并安装依赖项：

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

项目结构

项目已组织成 src 目录结构：

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

测试

该项目包括一个全面的测试套件，确保功能正常并帮助防止回归。

使用 pytest 运行测试：

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

# Run the tests
pytest

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

测试分为以下几类：

• 配置验证测试
• 服务器功能测试
• 错误处理测试
• 主应用程序测试

在添加新功能时，请同时添加相应的测试。

工具

许可证

MIT

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