使用说明

项目简介

本项目 'Azure资源图谱 MCP 服务器' 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 协议的后端服务。它作为一个桥梁，连接大型语言模型（LLM）客户端和 Azure 资源图谱服务，使得 LLM 能够便捷地查询和利用 Azure 云环境中的资源信息。通过注册 'query-resources' 工具，本服务器允许 LLM 客户端根据用户的自然语言指令，查询 Azure 资源，并将结果以结构化文本形式返回，从而增强 LLM 在云资源管理和信息检索方面的能力。

主要功能点

Azure 资源查询: 提供查询 Azure 资源图谱的能力，支持使用 Kusto 查询语言 (KQL) 进行灵活和强大的资源检索。
默认及自定义查询: 默认查询返回资源 ID、名称、类型和位置等基本信息，同时也支持用户自定义 Resource Graph 查询以获取更精细的数据。
基于 MCP 协议: 遵循 MCP 协议标准，易于与任何兼容 MCP 协议的 LLM 客户端集成。
Azure 身份验证: 使用 'DefaultAzureCredential' 进行 Azure 身份验证，支持多种 Azure 凭据来源，包括 Azure CLI、托管身份、Visual Studio Code 凭据和环境变量等。
工具注册: 注册 'query-resources' 工具，供 LLM 客户端调用，实现资源查询功能。

安装步骤

克隆仓库: 将 GitHub 仓库 'azure-resource-graph-mcp-server' 克隆到本地计算机。

git clone https://github.com/hardik-id/azure-resource-graph-mcp-server.git
cd azure-resource-graph-mcp-server

安装依赖: 使用 npm 安装项目依赖。
```
npm install
```
构建项目: 构建 TypeScript 项目到 JavaScript。
```
npm run build
```

服务器配置

要将此 MCP 服务器集成到 MCP 客户端（例如 Cursor IDE 或 VS Code），您需要配置客户端以启动并连接到此服务器。以下是针对不同客户端的配置示例。请注意，您只需配置客户端，无需修改服务器端配置。

针对 Cursor IDE 的配置 (JSON):

打开 Cursor IDE 的设置 (JSON) 文件，并添加以下 'mcpServers' 配置。请根据您的实际仓库路径修改 'command' 和 'args' 中的路径。

{
  "mcpServers": {
    "azure-resource-graph-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/azure-resource-graph-mcp-server/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "SUBSCRIPTION_ID": "your-azure-subscription-id"
      }
    }
  }
}

针对 VS Code 的配置 (JSON):

打开 VS Code 的用户设置 (JSON) 文件，并添加以下 'mcp.servers' 配置。同样，请根据您的实际仓库路径修改 'command' 和 'args' 中的路径。

{
    "mcp": {
        "servers": {
            "azure-resource-graph": {
                "type": "stdio",
                "command": "node",
                "args": [
                    "/path/to/azure-resource-graph-mcp-server/build/index.js"
                ],
                "env": {
                  "SUBSCRIPTION_ID": "your-azure-subscription-id"
                }
            }
        }
    }
}

配置参数说明:

'"azure-resource-graph-mcp-server"' 或 '"azure-resource-graph"': 服务器名称，在客户端中用于标识和调用此 MCP 服务器。
'"command": "node"': 启动服务器的命令，这里使用 Node.js 运行时。
'"args": [...]': 传递给 'node' 命令的参数，指向构建后的服务器入口文件 'index.js' 的路径。 请务必将 '/path/to/azure-resource-graph-mcp-server' 替换为您本地仓库的实际路径。
'"env": { "SUBSCRIPTION_ID": "your-azure-subscription-id" }': 设置环境变量。 'SUBSCRIPTION_ID' 用于指定 Azure 订阅 ID。 请将 'your-azure-subscription-id' 替换为您的 Azure 订阅 ID。

环境变量 'SUBSCRIPTION_ID' 说明:

'SUBSCRIPTION_ID' 环境变量用于指定要查询的 Azure 订阅 ID。您可以在服务器配置中设置默认订阅 ID，也可以在调用 'query-resources' 工具时通过参数动态指定。

基本使用方法

配置完成后，您的 MCP 客户端应该能够检测到并使用 'Azure资源图谱 MCP 服务器' 提供的功能。

使用 'query-resources' 工具:

LLM 客户端可以通过调用 'query-resources' 工具来查询 Azure 资源。

默认查询: 不带任何参数调用 'query-resources' 工具，将执行默认查询，返回订阅中所有资源的 ID、名称、类型和位置。
自定义查询: 可以传递 'query' 参数来执行自定义的 Resource Graph 查询。例如，查询特定类型的资源或应用过滤器。

示例 (假设在支持 MCP 协议的 LLM 客户端中):

用户输入自然语言指令，例如：

"列出我订阅中的所有虚拟机"

LLM 客户端解析指令后，可能会调用 'query-resources' 工具，并传递如下参数 (query 参数的值会根据用户的指令进行转换)：

{
  "tool_call": {
    "id": "tool_call_123",
    "type": "tool",
    "tool_name": "query-resources",
    "parameters": {
      "query": "Resources | where type == 'microsoft.compute/virtualmachines' | project id, name, location"
    }
  }
}

服务器将执行该查询，并将结果以 JSON 字符串形式返回给 LLM 客户端。客户端可以进一步处理和展示这些信息。

确保 Azure 凭据配置正确:

在运行 MCP 服务器之前，请确保您已经配置了 Azure 凭据。最简单的方式是使用 Azure CLI 登录：

az login

或者，您可以通过设置环境变量等其他方式配置 'DefaultAzureCredential' 支持的凭据。

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