Azure Data Explorer MCP 服务器

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

它通过标准化的 MCP 接口提供对您的 Azure Data Explorer 集群和数据库的访问，允许 AI 助手执行 KQL 查询并探索您的数据。

功能

• [x] 执行针对 Azure Data Explorer 的 KQL 查询

• [x] 发现和探索数据库资源

  • [x] 列出配置的数据库中的表
  • [x] 查看表结构
  • [x] 从表中抽样数据

• [x] 身份验证支持

  • [x] 令牌凭据支持 (Azure CLI, MSI, 等)

• [x] Docker 容器化支持

• [x] 为 AI 助手提供交互式工具

工具列表是可配置的，因此您可以选择要提供给 MCP 客户端的工具。 如果您不使用某些功能，或者不想占用太多的上下文窗口，这将非常有用。

用法

1. 使用 Azure CLI 登录到您的 Azure 帐户，该帐户具有对 ADX 集群的权限。

2. 配置您的 ADX 集群的环境变量，可以通过 .env 文件或系统环境变量：

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

3. 将服务器配置添加到您的客户端配置文件。 例如，对于 Claude Desktop：

{
  "mcpServers": {
    "adx": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<adx-mcp-server 目录的完整路径>",
        "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 用法

该项目包含 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

您可以通过多种方式使用 Docker 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：

创建一个包含您的 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

要将容器化服务器与 Claude Desktop 一起使用，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"
      }
    }
  }
}

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

开发

欢迎贡献！ 如果您有任何建议或改进，请打开一个 issue 或提交一个 pull request。

该项目使用 uv 来管理依赖项。 按照适用于您平台的说明安装 uv：

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

然后，您可以创建一个虚拟环境并使用以下命令安装依赖项：

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

项目结构

该项目已使用 src 目录结构进行组织：

adx-mcp-server/
├── src/
│   └── adx_mcp_server/
│       ├── __init__.py      # 包初始化
│       ├── server.py        # MCP 服务器实现
│       ├── main.py          # 主要应用程序逻辑
├── Dockerfile               # Docker 配置
├── docker-compose.yml       # Docker Compose 配置
├── .dockerignore            # Docker 忽略文件
├── pyproject.toml           # 项目配置
└── README.md                # 此文件

测试

该项目包含一个全面的测试套件，可确保功能并有助于防止回归。

使用 pytest 运行测试：

# 安装开发依赖项
uv pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 运行并生成覆盖率报告
pytest --cov=src --cov-report=term-missing

测试组织成：

• 配置验证测试
• 服务器功能测试
• 错误处理测试
• 主要应用程序测试

添加新功能时，请同时添加相应的测试。

工具

工具	类别	描述
execute_query	查询	执行针对 Azure Data Explorer 的 KQL 查询
list_tables	发现	列出配置的数据库中的所有表
get_table_schema	发现	获取特定表的结构
sample_table_data	发现	从表中获取示例数据，并可选择样本大小

许可证

MIT

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