Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server

0
Dieser MCP-Server ermöglicht CRUD-Operationen auf Azure Data Lake Storage Gen2, einschließlich Datei- und Verzeichnisverwaltung, über eine einheitliche API, die Integrationen und Automatisierungen erleichtert.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
Apr 07 2025
Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server

Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server

0 Bewertungen
1
0
Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server
Dieser MCP-Server ermöglicht CRUD-Operationen auf Azure Data Lake Storage Gen2, einschließlich Datei- und Verzeichnisverwaltung, über eine einheitliche API, die Integrationen und Automatisierungen erleichtert.
Hinzugefügt am:
Created by:
Apr 07 2025
Erik Howard
Ausgewählt

Was ist Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server?

Der Microsoft Azure Data Lake Storage MCP-Server bietet eine umfassende Lösung zur Verwaltung von Azure Data Lake Storage Gen2-Ressourcen. Er unterstützt das Auflisten, Erstellen, Löschen und Umbenennen von Dateien und Verzeichnissen sowie das sichere Hochladen und Herunterladen von Dateien. Der Server funktioniert mit konfigurierbarer Authentifizierung, entweder über Azure CLI oder Kontoschlüssel, und kann im Nur-Lesen-Modus eingestellt werden. Entwickelt für Entwickler und Unternehmen vereinfacht er Massenoperationen mit Daten und die Integration in Cloud-Workflows, wodurch die Datenzugänglichkeit und die Effizienz der Verwaltung verbessert werden.

Wer wird Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server verwenden?

  • Entwickler, die mit Azure Data Lake Storage arbeiten
  • Dateningenieure, die Cloud-Speicherlösungen verwalten
  • Organisationen, die Daten-Workflows automatisieren

Wie verwendet man Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server?

  • Schritt 1: Installieren Sie den MCP-Server mit pip in einer Python-Umgebung
  • Schritt 2: Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen mit den Details Ihres Azure-Speicherkontos
  • Schritt 3: Starten Sie den Server mit dem bereitgestellten Befehl
  • Schritt 4: Verwenden Sie unterstützte MCP-Tools oder APIs, um mit ADLS2 zur Datei Verwaltung zu interagieren

Die Kernfunktionen und Vorteile von Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server

Die Hauptfunktionen
  • list_filesystems
  • create_filesystem
  • delete_filesystem
  • upload_file
  • download_file
  • file_exists
  • rename_file
  • get_file_properties
  • get_file_metadata
  • set_file_metadata
  • create_directory
  • delete_directory
  • rename_directory
  • directory_exists
  • directory_get_paths
Die Vorteile
  • Standardisierte Schnittstelle zur Verwaltung von ADLS2
  • Unterstützt die Automatisierung und Skripterstellung von Speicheroperationen
  • Flexible Authentifizierungsoptionen
  • Konfigurierbar für Nur-Lesen- oder Lese-Schreib-Modi
  • Erleichtert die Handhabung großer Datenmengen

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server

  • Automatisierte Datenaufnahme-Pipelines
  • Kollektive Datenübertragung und Synchronisation
  • Unternehmensdatenmanagement im Datenlake

FAQs zu Microsoft Azure Data Lake Storage MCP Server

Entwickler

Das könnte Ihnen auch gefallen:

Entwickler-Tools

Eine Desktop-Anwendung zur Verwaltung von Server- und Client-Interaktionen mit umfassenden Funktionen.
Ein Model Context Protocol-Server für Eagle, der den Datenaustausch zwischen der Eagle-App und Datenquellen verwaltet.
Ein chatbasierter Client, der verschiedene MCP-Tools direkt in einer Chat-Umgebung integriert und verwendet, um die Produktivität zu steigern.
Ein Docker-Image, das mehrere MCP-Server hostet, die über einen einheitlichen Einstiegspunkt mit Supergateway-Integration zugänglich sind.
Bietet Zugriff auf YNAB-Kontostände, Transaktionen und Transaktionserstellung über das MCP-Protokoll.
Ein schneller, skalierbarer MCP-Server zur Verwaltung von Echtzeit-Multi-Client-Zerodha-Handelsoperationen.
Ein remote SSH-Client, der sicheren, proxy-basierten Zugriff auf MCP-Server für die Nutzung von Remote-Tools ermöglicht.
Ein auf Spring basierender MCP-Server mit KI-Funktionen zur Verwaltung und Verarbeitung von Minecraft-Mod-Kommunikationsprotokollen.
Ein minimalistischer MCP-Client mit wesentlichen Chat-Funktionen, der mehrere Modelle und kontextuelle Interaktionen unterstützt.
Ein sicherer MCP-Server, der es KI-Agenten ermöglicht, mit der Authenticator-App für 2FA-Codes und Passwörter zu interagieren.

Forschung und Daten

Eine Serverimplementierung, die das Model Context Protocol unterstützt und die industriellen KI-Fähigkeiten von CRIC integriert.
Bietet in Echtzeit Daten zu Verkehr, Luftqualität, Wetter und Fahrradverleih für die Stadt Valencia auf einer einheitlichen Plattform.
Eine React-Anwendung, die die Integration mit Supabase über MCP-Tools und Tambo zur Registrierung von UI-Komponenten demonstriert.
Ein MCP-Client, der die Brave Search API für Websuchen integriert und das MCP-Protokoll für eine effiziente Kommunikation nutzt.
Ein Protokollserver, der nahtlose Kommunikation zwischen Umbraco CMS und externen Anwendungen ermöglicht.
NOL integriert LangChain und Open Router, um einen Multi-Client-MCP-Server mit Next.js zu erstellen.
Verbindet LLMs mit dem Firebolt Data Warehouse für autonome Abfragen, Datenzugriff und Einsichtsgenerierung.
Ein Client-Framework zur Verbindung von KI-Agenten mit MCP-Servern, das das Entdecken und Integrieren von Werkzeugen ermöglicht.
Spring Link erleichtert das Verknüpfen und Verwalten mehrerer Spring Boot-Anwendungen effizient in einer einheitlichen Umgebung.
Ein Open-Source-Client, um mit mehreren MCP-Servern zu interagieren und nahtlosen Tool-Zugang für Claude zu ermöglichen.

Cloud-Speicher

Implementiert einen MCP-Server zur Verwaltung von Azure Blob Storage-Operationen über asynchrone Python-APIs.
Ein Server, der es KI-Modellen ermöglicht, Dateien sicher aus AWS S3-Buckets aufzulisten und herunterzuladen.
Ein auf Python basierender MCP-Client für Google Drive, der eine Verwaltung und Abruf von Dateien in natürlicher Sprache ermöglicht.
Integriert Google Drive mit Funktionen zum Auflisten, Lesen und Suchen von Dateien für verschiedene Dateitypen.
Ein Server, der es KI-Clients ermöglicht, über das MCP-Protokoll auf den Qiniu Cloud-Speicher und Multimedia-Dienste zuzugreifen.
Ein Multi-Cloud-Speicherdienst, der Dateiuploads, vorausgezeichnete URLs und benutzerdefinierte Domains für verschiedene Cloud-Anbieter unterstützt.
Ein selbstverwalteter Datenserver, der die dezentrale Speicherung von KI-Anwendungen mithilfe von IPFS und CIDs ermöglicht.
Implementiert Managementfunktionen für OceanBase-Cluster, Mandanten und Backup-Richtlinien über das MCP-Protokoll.
Ein Server zur Verwaltung von MCP-Hooks zur Integration mit dem Arweave Storage SDK, der eine benutzerdefinierte Datenverarbeitung ermöglicht.
MCP-Server, der Spring Boot, Spring AI und Cloudflare R2 zur Verwaltung von Objektspeicher integriert