Специализированный MCP для Azure Blob Storage, который позволяет перечислять, создавать и удалять контейнеры и блобы, а также загружать и загружать блобы через установку сервера и клиента MCP.
Добавлено:
Создано:
May 03 2025
Специализированный MCP для Azure Blob Storage, который позволяет перечислять, создавать и удалять контейнеры и блобы, а также загружать и загружать блобы через установку сервера и клиента MCP.
Добавлено:
Created by:
May 03 2025
Microsoft Innovation Hub - India
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol for Azure Storage?
Этот MCP предоставляет всесторонний интерфейс для Azure Blob Storage, позволяя приложениям выполнять задачи управления хранилищем, такие как перечисление контейнеров, создание или удаление контейнеров и работа с блобами. Он использует MCP SDK от Anthropic и поддерживает асинхронные операции на Python. Сервер предоставляет конечные точки API для взаимодействия с Azure Storage, в то время как клиент предлагает интерфейс чата на базе ИИ с использованием Azure OpenAI GPT-4. Эта настройка облегчает бесшовные операции хранения внутри совместимых с MCP приложений, что делает ее идеальной для автоматизации, управления данными и интеграции ИИ на Azure.
Кто будет использовать Model Context Protocol for Azure Storage?
- Разработчики, работающие с Azure Blob Storage
- Архитекторы облачных решений
- Разработчики приложений ИИ
- Пользователи MCP SDK
- Интеграторы служб Azure
Как использовать Model Context Protocol for Azure Storage?
- Шаг 1: Настройте сервер MCP с учетными данными учетной записи хранения Azure
- Шаг 2: Настройте аутентификацию с помощью управляемой идентичности Microsoft Entra или Azure CLI
- Шаг 3: Разверните сервер MCP в вашей среде
- Шаг 4: Используйте клиент MCP или API для взаимодействия со хранилищем
- Шаг 5: Выполняйте операции, такие как перечисление, создание, удаление контейнеров или блобов, загрузка и скачивание файлов
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol for Azure Storage
Основные функции
- Перечисление контейнеров и блобов
- Создание и удаление контейнеров и блобов
- Загрузка и скачивание блобов
- Взаимодействие через интерфейс чата с Azure OpenAI GPT-4
- Аутентификация через управляемую идентичность или Azure CLI
Преимущества
- Бесшовная интеграция с Azure Blob Storage
- Позволяет автоматизировать операции хранения
- Поддерживает взаимодействие на естественном языке
- Асинхронные и масштабируемые API
- Поддерживает совместимые с MCP приложения
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol for Azure Storage
- Интерфейсы управления хранилищем на базе ИИ
- Автоматизированные решения для резервного копирования и восстановления данных
- Автоматизация облачного хранилища для корпоративных приложений
- Рабочие процессы анализа данных с использованием Azure Blob Storage
- Интеграция с помощниками ИИ для задач хранения
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol for Azure Storage
Разработчик
- MSFT-Innovation-Hub-India
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Демо-проект, демонстрирующий интеграцию протокола MCP с Azure OpenAI для бесшовного взаимодействия с AI-приложениями.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Динамичный MCP-сервер, упрощающий взаимодействие с API Etherscan для получения блокчейн-данных.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Облачное хранилище
Сервер, позволяющий ИИ-моделям безопасно перечислять и загружать файлы из корзин AWS S3.
Клиент MCP для Google Drive на основе Python, который позволяет управлять файлами и получать к ним доступ на естественном языке.
Интегрирует Google Drive с возможностями перечисления, чтения и поиска файлов для различных типов файлов.
Сервер, который позволяет клиентам ИИ получать доступ к облачному хранилищу Qiniu и мультимедийным сервисам через протокол MCP.
Мультиоблачный сервис хранения, поддерживающий загрузку файлов, предварительно подписанные URL и собственные домены для различных провайдеров облака.
Самоуправляемый сервер данных, обеспечивающий распределенное хранение приложений ИИ с использованием IPFS и CID.
Реализует функции управления кластерами OceanBase, арендаторами и политиками резервного копирования через протокол MCP.
Сервер для управления MCP-хуками для интеграции с SDK хранения Arweave, позволяющий произвольную обработку данных.
Сервер MCP, интегрирующий Spring Boot, Spring AI и Cloudflare R2 для управления объектным хранилищем
Позволяет агентам LLM взаимодействовать с AWS S3 для управления файлами, включая перечисление, загрузку, чтение и удаление файлов.