adx-mcp-server 是一个专为 Azure Data Explorer (ADX) 设计的 MCP 服务器，它使 AI 助手能够通过标准化的 MCP 接口安全地访问和查询 ADX 集群和数据库。开发者可以利用此解决方案，让 AI 模型直接执行 KQL 查询，探索数据，并获取表结构和样本数据。

该服务器支持 Token 凭据认证和 Docker 容器化部署，方便集成到各种环境中。通过简单的配置，即可将 ADX 集群连接到支持 MCP 的 AI 客户端，例如 Claude。核心价值在于简化了 AI 模型与 ADX 之间的数据交互，降低了集成复杂度，并为 AI 应用提供了强大的数据分析能力。其技术实现包括可配置的工具列表，允许开发者选择暴露给 MCP 客户端的功能，从而实现更精细的权限控制。

KQL查询执行

adx-mcp-server 的核心功能是允许AI模型通过标准化的MCP接口执行Kusto查询语言（KQL）查询。该功能通过接收来自客户端的KQL查询请求，将其传递给配置的Azure Data Explorer集群，并返回查询结果来实现。这使得AI助手能够直接从Azure Data Explorer数据库中提取和分析数据，无需手动数据导出或转换。例如，AI助手可以使用此功能来分析用户行为日志，识别趋势，或回答关于数据集中特定事件的问题。该功能极大地扩展了AI模型的分析能力，使其能够处理复杂的、基于数据的查询。技术实现上，服务器使用Azure Data Explorer的Python SDK来连接和查询数据库，并对查询请求进行适当的身份验证和授权。

数据库资源发现与探索

adx-mcp-server 允许AI模型发现和探索Azure Data Explorer中的数据库资源。通过提供列出数据库中的表、查看表模式以及从表中抽取样本数据等工具，AI助手可以理解数据的结构和内容，从而更好地制定查询策略。例如，AI助手可以使用list_tables工具来获取数据库中所有表的列表，然后使用get_table_schema工具来了解特定表的列名和数据类型。最后，可以使用sample_table_data工具来获取表中的一些示例数据，以便更好地理解数据的含义。这种探索能力对于AI模型理解数据上下文至关重要，尤其是在处理不熟悉的数据集时。

标准化MCP接口访问ADX

adx-mcp-server 的核心价值在于它提供了一个标准化的MCP接口，使得AI模型能够安全、便捷地访问Azure Data Explorer集群和数据库。通过遵循MCP协议，该服务器屏蔽了底层数据访问的复杂性，为AI模型提供了一致的访问体验。这意味着开发者可以使用各种支持MCP协议的AI客户端，而无需修改代码来适应不同的数据源。例如，开发者可以使用Claude Desktop等工具，通过配置MCP服务器地址和认证信息，即可轻松地将AI助手连接到Azure Data Explorer数据库。这种标准化访问方式简化了AI模型的开发和部署流程，提高了数据访问的效率和安全性。

Token凭据认证支持

adx-mcp-server 支持基于Token的凭据认证，包括Azure CLI和MSI（Managed Service Identity）。这意味着服务器可以安全地访问Azure Data Explorer集群，而无需在配置文件中硬编码敏感信息。通过利用Azure的身份验证机制，服务器可以验证客户端的身份，并授予其访问数据库的权限。例如，当服务器部署在Azure虚拟机上时，可以使用MSI来自动获取访问Azure Data Explorer集群的Token。这种认证方式提高了数据访问的安全性，并简化了服务器的配置和管理。

Docker容器化部署

adx-mcp-server 支持Docker容器化部署，这使得服务器可以轻松地在各种环境中运行，包括本地开发环境、云服务器和容器编排平台。通过将服务器打包成Docker镜像，开发者可以确保服务器的运行环境一致，并避免因环境差异导致的问题。例如，开发者可以使用docker-compose命令来快速部署包含adx-mcp-server和AI客户端的完整应用。Docker容器化部署简化了服务器的部署和管理流程，提高了应用的可移植性和可扩展性。