关键词

Azure Cloud云资源管理Azure CLILLM 应用后端Azure自动化

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器，用于赋能大型语言模型 (LLM) 客户端，使其能够与微软Azure云服务进行交互，执行管理和查询操作。

项目简介

Azure MCP 服务器将复杂的Azure命令行界面 (Azure CLI) 操作封装成MCP定义的工具 (Tools) 和资源 (Resources)，使得LLM客户端（如支持MCP的聊天助手）可以通过标准协议调用这些功能，从而实现对Azure云资源的智能管理和自动化。

主要功能点

  • Azure资源管理: 支持列举、查看、创建、删除、启动、停止等多种Azure服务资源，包括：

    • 虚拟机 (VMs) 和虚拟机规模集 (VMSS)
    • Azure Kubernetes Service (AKS)
    • 存储账户和容器
    • Web应用和函数应用
    • 虚拟网络和网络安全组
    • 公共IP地址
    • SQL服务器和Cosmos DB账户
    • Key Vault 和密钥管理
    • 容器注册表和仓库
    • 资源组
    • 角色分配和定义
    • 订阅信息

  • Azure CLI 封装: 将Azure CLI命令作为核心执行机制，提供强大的灵活性。

  • 服务主体认证: 使用Azure服务主体进行安全认证和权限控制。

  • 自动化配置: 提供脚本帮助用户创建服务主体并生成 '.env' 配置文件。

  • 标准MCP接口: 遵循MCP协议，通过JSON-RPC与客户端通信。

安装步骤

  1. 安装 Python 3.13 或更高版本。
  2. 安装并配置 Azure CLI： 确保您已安装 Azure CLI，并能通过 'az login' 登录您的 Azure 账号。
  3. 克隆仓库： 
    git clone https://github.com/JCallico/py-az-mcp.git
cd py-az-mcp
  4. 安装依赖： 使用 'uv' 或 'pip' 安装项目依赖。建议使用 'uv'。 
    # 使用 uv 安装 (推荐)
uv pip sync

# 或者 使用 uv 从 pyproject.toml 安装
uv pip install -e .

# 或者 使用 pip 安装到虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # 或 .venv\Scripts\activate.bat on Windows
pip install -e .
pip install 'mcp[cli]' # 确保 mcp[cli] 也安装在环境中
  5. 配置Azure服务主体： 运行脚本自动创建服务主体并生成 '.env' 配置文件。 
    python create_service_principal.py
    按照提示进行交互式认证。脚本将在当前目录下生成一个包含Azure凭据的 '.env' 文件。

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

此 MCP 服务器是为 MCP 客户端设计的后端服务。您的 MCP 客户端（例如支持 MCP 的 LLM 应用）需要配置如何启动并连接到此服务器。配置信息通常是一个 JSON 格式的结构，指定服务器的名称、启动服务器所需的命令及其参数。

以下是一个示例配置结构，您需要根据您的 MCP 客户端的要求进行调整和填写：

{
  "mcpServers": {
    "Azure": { // MCP服务器的名称，供客户端界面显示
      "command": "uv", // 启动服务器的可执行命令，例如 'uv', 'python', 或虚拟环境中的路径
      "args": [ // 传递给 command 的参数列表
        "run", // uv 的参数
        "--with", "mcp[cli]", // uv 的参数，确保运行环境包含 mcp[cli]
        "mcp", // mcp 命令
        "run", // mcp run 命令
        "/your-path-to/py-az-mcp/server-azure.py" // 指向服务器主脚本的绝对路径或相对路径
      ]
    }
  }
}
  • 请将 '"/your-path-to/py-az-mcp/"' 替换为您实际克隆仓库的路径。
  • 确保您的MCP客户端的执行环境能够找到 'uv' 命令或您指定的 Python 解释器，并且能够加载 '.env' 文件中的 Azure 凭据。
  • 一些MCP客户端可能直接支持通过 StdIO 方式启动服务器，您只需配置好正确的启动命令即可。

基本使用方法

服务器通过 MCP 协议暴露功能。LLM 客户端会识别服务器提供的工具和资源。

  • 调用工具: 客户端可以通过调用名为 'azure_cli' 的工具，并提供一个包含 Azure CLI 命令字符串的参数，来执行任意 Azure CLI 操作。

    • 例如：向 LLM 提问 "运行 'az account list --output json' 命令"，客户端可能会调用 'azure_cli' 工具，参数为 '{"command": "account list --output json"}'。

  • 访问资源: 客户端可以访问 MCP 服务器定义的资源路径，以获取特定类型的 Azure 数据。

    • 例如：向 LLM 提问 "列出所有虚拟机"，客户端可能会请求资源路径 'azure://compute/vm/list'，服务器将执行相应的 Azure CLI 命令并返回结果。

在配置好您的 MCP 客户端并连接到此服务器后，您可以通过与客户端进行自然语言交互来管理您的 Azure 资源。

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