このリポジトリでは、Azure AI Foundry、Cosmos DB、Data Explorerを含むMicrosoft Azureのツールやデータソースに、大規模言語モデル（LLM）が安全にアクセスし、インタラクションできるように設計されたさまざまなモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを紹介しています。データの効率的かつ安全な活用を促進します。
追加日：
作成者：
Mar 24 2025
このリポジトリでは、Azure AI Foundry、Cosmos DB、Data Explorerを含むMicrosoft Azureのツールやデータソースに、大規模言語モデル（LLM）が安全にアクセスし、インタラクションできるように設計されたさまざまなモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを紹介しています。データの効率的かつ安全な活用を促進します。
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Created by:
Mar 24 2025
Wassim Chegham
フィーチャー
Azure Community MCP Serversとは？
AzureコミュニティMCPサーバーは、LLMがAzureベースのツールやデータベースに安全に接続できる標準化されたMCP実装を提供します。これらのサーバーは、Azure Cosmos DBのクエリ、Azure Data Explorerの分析、Azure AI Foundryとの統合などの機能をサポートし、リアルタイムデータアクセスによってAIの能力を向上させます。これにより、開発者やAIエンジニアは、安全でスケーラブル、効率的なLLM統合を展開し、データ操作を最適化し、さまざまなアプリケーション（データ分析、AIエージェント開発、企業データ管理など）のためにAzureの多様なAIサービスを活用できます。
誰がAzure Community MCP Serversを使うの？
- AI開発者
- データエンジニア
- Azureクラウドアーキテクト
- 研究科学者
- AIアプリケーションインテグレーター
Azure Community MCP Serversの使い方は？
- ステップ1：GitHubからリポジトリをクローンします。
- ステップ2：Cosmos DBやData Explorerなど、自分のユースケースに関連する特定のMCPサーバーを選択します。
- ステップ3：Azure環境にMCPサーバーをデプロイするためのセットアップ手順に従います。
- ステップ4：提供されたAPIまたはエンドポイントを使用して、LLMまたはAIアプリケーションをMCPサーバーに接続するように設定します。
- ステップ5：MCPサーバーを介してAzureデータソースに安全にクエリを実行したり、インタラクションを開始します。
Azure Community MCP Serversの主な特長・利点
コア機能
- Azure Cosmos DBデータセットへの安全なアクセス
- Azure Data Explorerデータベースのクエリと分析
- AIエージェント接続のためのAzure AI Foundryとの統合
利点
- LLMsのための標準化された安全なデータアクセス
- データセキュリティとコンプライアンスの強化
- Azureサービスとの統合の簡素化
- リアルタイムデータのクエリと分析を可能にする
Azure Community MCP Serversの主な使用ケース・アプリケーション
- 企業データに安全にアクセスするAIエージェントの開発
- LLMsがCosmos DBの大規模データセットを分析できるようにする
- Azure Data Explorerを使用したAI駆動のデータ分析ツールの構築
- 高度なAIモデルのためのAzure AI FoundryとのLLMsの統合
Azure Community MCP ServersのFAQs
開発者
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開発者ツール
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研究とデータ
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