关键词

Azure CLIAzure云管理命令行工具基础设施即代码

使用说明

项目简介

Azure CLI MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，它将强大的Azure 命令行工具 (Azure CLI) 封装成一个MCP服务器。通过这个服务器，大型语言模型 (LLM) 能够以标准化的方式访问和操作Azure云平台上的各种资源和服务。

主要功能点

  • Azure 资源管理: 允许LLM通过执行Azure CLI命令来管理Azure资源，例如虚拟机、存储账户、容器服务等。
  • 配置检查与修复: LLM可以利用此服务器检查Azure资源的配置，并根据需要进行修复或调整，例如安全配置、性能优化等。
  • 资源创建与部署: 支持LLM自动化创建和部署Azure资源，例如创建容器应用实例、容器注册表，并配置它们之间的连接。
  • 工具集成: 作为一个MCP服务器，它将Azure CLI的功能注册为可被LLM调用的工具，扩展了LLM的能力边界。

安装步骤

  1. 安装 Azure CLI: 确保您的机器上已经安装了 Azure CLI 工具。您可以参考 Azure CLI 安装指南 完成安装。
  2. Azure 账户登录: 使用 'az login' 命令登录您的 Azure 账户，确保 Azure CLI 已经配置了可以访问您Azure资源的凭证。
  3. 安装 Java 运行时环境: 由于该MCP服务器是Java应用，您需要安装 Java 17 或更高版本的运行时环境 (JRE)。
  4. 下载 MCP 服务器 JAR 包: 访问 GitHub Release 页面 下载最新版本的 'azure-cli-mcp.jar' 文件。您可以使用 GitHub CLI 工具下载，命令如下： 
    gh release download --repo jdubois/azure-cli-mcp --pattern='azure-cli-mcp.jar'

服务器配置

MCP客户端需要配置以下信息来启动和连接 Azure CLI MCP 服务器。以下是配置示例，您需要根据实际下载的 'azure-cli-mcp.jar' 文件路径进行调整。

{
  "serverName": "azure-cli-mcp",
  "command": "java",
  "args": [
    "-jar",
    "jar包的完整路径/azure-cli-mcp.jar"  // 将 "jar包的完整路径" 替换为您下载的 azure-cli-mcp.jar 文件的实际路径，例如 "~/Downloads/azure-cli-mcp.jar"
  ]
}

配置参数说明:

  • 'serverName': 服务器名称，可以自定义，用于在MCP客户端中标识该服务器，例如 "azure-cli-mcp"。
  • 'command': 启动服务器的命令，这里固定为 "java"，表示使用Java运行时环境来执行 JAR 包。
  • 'args': 启动命令的参数列表，包含以下部分：
    • '"-jar"': Java 命令的参数，表示执行一个 JAR 文件。
    • '"jar包的完整路径/azure-cli-mcp.jar"': 您下载的 'azure-cli-mcp.jar' 文件的完整路径。请务必替换为实际路径。

请注意: MCP客户端需要将以上JSON配置信息添加到其配置文件中，才能正确连接到 Azure CLI MCP 服务器。具体的配置文件名和位置取决于您使用的MCP客户端 (例如 Claude Desktop 的 'claude_dekstop_config.json' 或 VS Code 的 MCP 扩展配置)。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: MCP客户端根据配置信息，通过执行 'java -jar jar包的完整路径/azure-cli-mcp.jar' 命令来启动 Azure CLI MCP 服务器。
  2. 连接 MCP 服务器: MCP客户端根据配置的服务器名称和连接方式 (stdio)，与正在运行的 Azure CLI MCP 服务器建立连接。
  3. LLM 调用 Azure CLI 工具: 在MCP客户端中，您可以指示LLM使用 "execute-azure-cli-command" 工具来执行Azure CLI命令。LLM将根据您的指令生成合适的Azure CLI命令，并通过MCP协议发送给 Azure CLI MCP 服务器。
  4. 服务器执行命令并返回结果: Azure CLI MCP 服务器接收到命令后，会调用 Azure CLI 工具执行该命令，并将命令输出结果通过MCP协议返回给MCP客户端和LLM。
  5. LLM 理解和处理结果: LLM接收到Azure CLI命令的执行结果后，可以理解和处理这些信息，并根据结果继续与用户交互或执行后续操作。

示例: 您可以向配置了 Azure CLI MCP 服务器的 LLM 客户端提问，例如： "列出我Azure订阅中的所有虚拟机" 或 "创建一个新的资源组"。 LLM 将会调用 "execute-azure-cli-command" 工具，并生成相应的 Azure CLI 命令 (例如 'az vm list' 或 'az group create') 发送给服务器执行，最终将Azure的返回结果反馈给您。

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