adx-mcp-serverAz Model Context Protocol (MCP) szerver, amely lehetővé teszi az AI-asszisztensek számára, hogy közzétehetik a kéréseket és elemzéseket Azure Data Explorer adatbázisokon az egyetemes felületen keresztül.
Áttekintés
Fő funkciók
- Query végrehajtása: KQL kéréseket hajtsanak végre a ADX adatbázis ellen
- Strukturált eredmények: Eredményeket formátumozzon JSON-ben
- Adatbázis felderítés: Jelenítsen meg táblákat, nézze meg a szkémákat, adjon meg mintadatokat és mutasson be táblastatisztikákat
- Hitelesítés: Támogatja az Azure CLI-t, a Kezelési Identitást és a Munkaterületi Identitást, és többet
- Telepítési lehetőségek: Többféle szállító (stdio, HTTP, SSE) támogatása, Docker támogatás, Dev Container
Árazás
- Modell
- Free
- Kategória
- MCP Szerverek
- Értékelés
- Még nincs értékelés
Felhasználási esetek
AI-Hajtású Adatelemzés
Használja az adx-mcp-szervert arra, hogy engedélyezze az AI-asszisztenseknek, hogy Azure Data Explorer adatbázisokban végezzenek adatelemzést és adattovábbítást, és nyújtsanak tanácsokat.
Automatikus Adatfelfedezés
Használja az adx-mcp-szervert, hogy automatizálja az adatfelfedezést és felismerést az Azure Data Explorer adatbázisokban, gyorsítva a megfigyelési folyamatot és a döntéshozó folyamatot.
Előnyök és hátrányok
Előnyök
- Engedélyezze az AI-asszisztensek számára, hogy közzétehetik a kéréseket és elemzéseket Azure Data Explorer adatbázisokon az egyetemes felületen keresztül
- Támogatja a többféle hitelesítési módszert, például Azure CLI, Kezelési Identitás és Munkaterületi Identitást
- Kínál rugalmas telepítési lehetőségeket, például Docker és Server-Sent Events (SSE) használatával
Hátrányok
- Kötelező a környezeti változók konfigurálása az ADX clussterre és az Azure hitelesítéshez
- Lehet szükség további beállításra a nem stdio-szállítókhoz
Értékelések
Jelentkezz be értékelés írásához.
Még nincs értékelés. Légy az első!
Kérdések
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
Kérdezz
MCP Szerverek alternatívái

Nyílt forráskódú MCP-szerver, amely az LLM-kkal rendelkező valódi böngészők vezérlését és az elérhetőség snapshot-okat teszi lehetővé a Playwright használatával.

Python ügynök keretrendszer a Pydantic csapattól a szintéridős GenAI alkalmazások építéséhez.

Az alkalmazkodó memóriareteg, amely segít az AI-ügynököknek tanulni a kontextusről az idővel.

AI-kiszolgáló, amely szervezi, írja elő válaszokat, és segít gyorsabban elérni a nullalistát.

Nyílt forráskódú 24/7-es helyi képernyő- és audiofelvétel a felhasználói kontextust ismerte előállító AI alkalmazásokhoz

TypeScript könyvtár az AI-eszközök építéséhez és koordinálásához eszközökkel, memóriával és többeszközös folyamatokkal.

A bank nélküli onchain API-t hozza a MCP-hez

Python eszköz a fájlok és irodai dokumentumok Markdown konverziójához.
Trending now

Pontos Magyarázatok a Hetedkérdésekkel

Dokumentum intelligencia API, amely szövegen, szétválasztja, szöveget felismeri, és strukturált adatokat kímél ki összetett PDF-kből, előadásokból és összehasonlító dokumentumokból.

Nyílt multimodális 12B modell, amely kezeli a szöveget és a képet váltakozva, 128K kontextusablakkal.

Támogatott válaszok, fizetés per kattintás.
