次の方法で共有


Azure Data Explorer で MCP サーバーを使用する (プレビュー)

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) と Azure Data Explorer (ADX) クラスターを統合すると、AI 主導の分析情報とアクションをリアルタイムで取得できます。 MCP サーバーを使用すると、AI エージェントまたは AI アプリケーションは、MCP インターフェイスを介してツールを提供することで ADX と対話できるため、データのクエリと分析を簡単に行うことができます。

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、Azure OpenAI モデルなどの AI モデルが外部のツールやリソースと対話できるようにするプロトコルです。 MCP を使用すると、エージェントはエンタープライズ データの検索、接続、使用が容易になります。

この機能はプレビュー段階にあります。

RTI または Azure MCP Server を使用する最も一般的なシナリオは、既存の AI クライアント (Cline、Claude、GitHub copilot など) から接続することです。 AI クライアントは、使用可能なツールを使用して、自然言語を使用して ADX リソースにアクセスして操作できます。

たとえば、RTI MCP サーバーで GitHub Copilot エージェント モードを使用して、KQL データベースを一覧表示したり、ADX クラスターで自然言語クエリを実行したりできます。

AI エージェントの構築

Azure Data Explorer の MCP サポートは、完全なオープン ソースの MCP サーバー統合です。 自然言語クエリをサポートし、エージェントがスキーマとメタデータを動的に検出できるようにします。 MCP サーバーは、GitHub Copilot、Cline、Claude Desktop などのさまざまな AI クライアントで使用できます。

次の MCP サーバーを使用して、Azure Data Explorer と AI エージェントを統合および構築できます。

  • Fabric RTI MCP サーバー (プレビュー) - このサーバーは、ADX クラスターまたは Fabric Real-Time Intelligence (RTI) Eventhouse で使用するように設計されています。 AI エージェントがリアルタイム データに対してクエリ、推論、操作を行う統合インターフェイスを提供します。

  • Azure MCP サーバー (プレビュー) - Azure MCP サーバーを使用すると、自然言語プロンプトを使用して Azure Data Explorer リソースを管理できます。 複雑な Kusto クエリ言語 (KQL) 構文を覚えずに、クラスターの一覧表示、データベースの表示、データのクエリなどを行うことができます。

アーキテクチャ

MCP サーバーはシステムの中核であり、AI エージェントと ADX データ ソースの間のブリッジとして機能します。 エージェントは MCP サーバーに要求を送信し、それを ADX クエリに変換します。

MCP アーキテクチャを示す図。

このアーキテクチャにより、リアルタイム信号に応答するモジュール式のスケーラブルで安全なインテリジェント アプリケーションを構築できます。 MCP はクライアント/サーバー アーキテクチャを使用するため、AI アプリケーションは外部ツールと効率的に対話できます。 アーキテクチャには、次のコンポーネントが含まれています。

  • MCP ホスト: AI モデルが実行されるホスト環境 (GPT-4、Claude、Gemini など)。
  • MCP クライアント: 中間サービスは、GITHub Copilot、Cline、Claude Desktop などの MCP サーバーに AI モデルの要求を転送します。
  • MCP サーバー: 自然言語 API、データベースによって特定の機能を公開する軽量アプリケーション。 たとえば、ADX クラスターからリアルタイムでデータを取得するために KQL クエリを実行する場合などです。

主な機能

Real-Time データ アクセス: ADX クラスターからのデータの取得 (秒単位)。

自然言語インターフェイス: ユーザーまたはエージェントは、プレーンな英語または他の言語で質問を行い、システムはそれらを最適化されたクエリ (NL2KQL) に変換します。

スキーマ検出: MCP サーバーではスキーマとメタデータが表示されるため、エージェントはデータ構造を動的に学習できます。

プラグ アンド プレイ統合: GitHub Copilot、Claude、Cline などの MCP クライアントは、標準化された API と検出メカニズムにより、最小限のセットアップで RTI に接続します。

ローカル言語推論: 任意の言語を使用してデータを操作します。