adx-mcp-serverСървър на протокол за контекст на моделите (MCP), който позволява на помощниците за изкуствен интелект да изпълняват заявки и анализират бази данни на Azure Data Explorer чрез стандартизирани интерфейси.
Преглед
Ключови функции
- Изпълнение на заявки: Изпълняване на заявки KQL срещу база данни ADX
- Структурирани резултати: Получаване на резултати, форматирани като JSON
- Откриване на бази данни: Списък с таблици, преглед на схеми, примерни данни, статистика на таблици
- Аутентикация: Поддържа Azure CLI, Управляема идентичност, Идентичност на натоварването и други
- Варианти за разполагане: Множество транспортни средства (stdio, HTTP, SSE), поддържане на Docker, Dev Container
Цени
- Модел
- Free
- Категория
- Сервери MCP
- Оценка
- Все още няма отзиви
Случаи на употреба
Анализ на данни, задвижван от изкуствен интелект
Използвайте сървъра adx-mcp-server, за да позволите на помощниците за изкуствен интелект да анализират данни в бази данни на Azure Data Explorer, предоставяйки прозрения и препоръки.
Автоматизирано откриване на данни
Използвайте сървъра adx-mcp-server, за да автоматизирате откриването и изследването на данни в бази данни на Azure Data Explorer, оптимизирайки процесите на анализ и вземане на решения.
Плюсове и минуси
Плюсове
- Позволява на помощниците за изкуствен интелект да изпълняват заявки и анализират бази данни на Azure Data Explorer чрез стандартизирани интерфейси
- Поддържа множество методи за аутентикация, включително Azure CLI, Управляема идентичност и Идентичност на натоварването
- Предлага гъвкави варианти за разполагане, като Docker и Събития, изпратени от сървъра (SSE)
Минуси
- Изисква конфигуриране на променливи на средата за кластер на ADX и аутентикация на Azure
- Може да изисква допълнителна настройка за транспортни средства, различни от stdio
Отзиви
Влез, за да оставиш отзив.
Все още няма отзиви. Бъди първи!
Въпроси
What configuration is required before running the server?
You need to set environment variables for your ADX cluster (ADX_CLUSTER_URL, ADX_DATABASE) and optionally Azure Workload Identity credentials (AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_ID, ADX_TOKEN_FILE_PATH). These can be set via a .env file or system environment variables.
Asked by Wei Chen · Oct 17, 2025
Can the server return query results in a format usable by other tools?
Yes, query results are returned as structured JSON, making it easy to consume with other applications or AI assistants. It also offers database discovery features like table lists, schema views, sample data, and statistics.
Asked by Katarzyna Zielinska · Sep 21, 2025
How can I deploy adx-mcp-server for production?
The server can be run in Docker with production‑ready images and supports multiple transports such as stdio, HTTP, and Server‑Sent Events (SSE). A Dev Container is also available for a seamless development experience.
Asked by Nadia Benali · Sep 9, 2025
What authentication options does adx-mcp-server support?
It supports Azure CLI, Managed Identity, and Workload Identity via DefaultAzureCredential, plus additional Azure authentication methods. You can also provide custom tokens through environment variables.
Asked by Quang Nguyen · Aug 26, 2025
Задай въпрос
Алтернативи на Сервери MCP

Апачна MCP-сървър, която позволява на LLM да управляват реални браузъри чрез Playwright и съкращения на достъпността

Питонски агентски рамка от Pydantic тима за създаване на търсими GenAI приложения.

Помагащ слой на памет, адаптиращ се във времето, който помага на АИ агенти да учат в рамките на контекста.

АИ помощник за електронна поща, което организира, изготвя отговори и Ви помага да постигнете бяло поле в своя инбокс по-бързо.

Отворен-кодова 24/7 локална захват на екрана и аудио за създаване на приложения на AI с контекст-определени

Библиотека за TypeScript за изграждане и оркестриране на агенти за AI със сърцевина, памет и многозадачни потоци на работа.

Представят банковският наличен API за MCP

Python инструмент за преобразуване на файлове и офис документи в Markdown.
Trending now

Представи Скоро и Сигурно Задачите по Биология с Пълни Обяснения

API за документарна интелегенция, който парсира, разделя, използва OCR и извлича структурирана информация от сложни PDF, презентации и таблици.

Премахваме границите между картините и съдържанието им, обхващайки в голяма размерност многообразни картинки и текстове в рамки на окото на масив от 128K на съответстващия модели.

Раждане на спонсорираните отговори, заплатено за клик.
