Model Context Protocol for Azure Storage

0
0 評論
1 Stars
專為Azure Blob Storage設計的專用MCP,允許列出、創建、刪除容器和Blob,並通過MCP伺服器和客戶端設置上傳/下載Blob。
新增日期:
創建者:
Model Context Protocol for Azure Storage

Model Context Protocol for Azure Storage

0 評論
1
0
Model Context Protocol for Azure Storage
專為Azure Blob Storage設計的專用MCP,允許列出、創建、刪除容器和Blob,並通過MCP伺服器和客戶端設置上傳/下載Blob。
新增日期:
Created by:
May 03 2025
Microsoft Innovation Hub - India
精選

Model Context Protocol for Azure Storage 是什麼?

這個MCP提供了Azure Blob Storage的全面介面,使應用程式能夠執行儲存管理任務,如列出容器、創建或刪除容器和處理Blob。它利用來自Anthropic的MCP SDK,支持Python中的非同步操作。伺服器公開API端點以與Azure Storage互動,而客戶端則提供使用Azure OpenAI GPT-4的AI驅動聊天介面。此設置促進了MCP兼容應用程式中的無縫儲存操作,使其非常適合在Azure上進行自動化、數據管理和AI整合。

誰會使用 Model Context Protocol for Azure Storage?

  • 與Azure Blob Storage合作的開發者
  • 雲解決方案架構師
  • AI應用程序開發者
  • MCP SDK用戶
  • Azure服務整合者

如何使用 Model Context Protocol for Azure Storage?

  • 第1步:使用Azure Storage帳戶憑證設置MCP伺服器
  • 第2步:使用Microsoft Entra管理身份或Azure CLI配置身份驗證
  • 第3步:將MCP伺服器部署到您的環境
  • 第4步:使用MCP客戶端或API與存儲互動
  • 第5步:執行如列出、創建、刪除容器或Blob,上傳和下載文件等操作

Model Context Protocol for Azure Storage 的核心特徵與益處

主要功能
  • 列出容器和Blob
  • 創建和刪除容器和Blob
  • 上傳和下載Blob
  • 通過與Azure OpenAI GPT-4的聊天介面進行交互
  • 通過管理身份或Azure CLI進行身份驗證
優點
  • 與Azure Blob Storage無縫集成
  • 使儲存操作自動化
  • 支持自然語言交互
  • 非同步和可擴展的API
  • 支持MCP兼容的應用程式

Model Context Protocol for Azure Storage 的主要使用案例與應用

  • 人工智慧驅動的儲存管理介面
  • 自動化的數據備份和檢索解決方案
  • 企業應用程式的雲儲存自動化
  • 涉及Azure Blob Storage的數據分析工作流程
  • 與AI助手的儲存任務整合

Model Context Protocol for Azure Storage 的常見問答

開發者

您可能也喜歡:

開發者工具

一款用於管理伺服器與客戶端互動的桌面應用程式,具備全面的功能。
一個為 Eagle 提供的 Model Context Protocol 伺服器,負責管理 Eagle 應用程式和數據來源之間的數據交換。
一個基於聊天的客戶端,直接在聊天環境中集成和使用各種 MCP 工具,以提高生產力。
一個 Docker 映像,承載多個 MCP 伺服器,透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
透過 MCP 協議提供 YNAB 帳戶餘額、交易及交易創建的訪問權限。
一個快速可擴展的MCP伺服器,用於管理多客戶的即時Zerodha交易操作。
一個遠端SSH客戶端,方便安全、基於代理訪問MCP伺服器,以便利用遠端工具。
一個基於Spring的MCP伺服器,整合了AI能力以管理和處理Minecraft模組的通信協議。
一款具有基本聊天功能的極簡MCP客戶端,支持多種模型和上下文交互。
一個安全的MCP伺服器,讓AI代理與身份驗證器應用程式互動以獲取2FA代碼和密碼。

雲端平台

一個基於 Spring 的 Cloud Foundry 聊天機器人,與 AI 服務、MCP 和 memGPT 集成,以實現先進的功能。
一個展示通過MCP工具和Tambo進行Supabase集成的React應用程序,註冊UI組件。
使用boto3自動化AWS服務的MCP伺服器創建,簡化開發的伺服器設置。
演示專案,展示如何將 MCP 協議整合至 Azure OpenAI,以實現無縫的 AI 應用互動。
一個在AWS Lambda上托管的無伺服器MCP,透過API Gateway與AWS Bedrock互動以進行AI模型處理。
一個動態的MCP伺服器,方便與Etherscan的API互動以檢索區塊鏈數據。
一個伺服器-客戶端的 MCP,促進 AI 服務和存儲系統之間的通信和數據交換。
Spring Link 促進在統一環境中有效地鏈接和管理多個 Spring Boot 應用程序。
透過 REST API 與 SharePoint Online 互動,支援網站、清單和使用者管理功能。
一套全面的容器,用於高效的微服務部署和管理。

雲端儲存

一個允許 AI 模型安全列出和下載來自 AWS S3 桶的檔案的伺服器。
一個基於Python的Google Drive MCP客戶端,能夠通過自然語言進行文件管理和檢索。
整合 Google Drive 的文件列出、閱讀及搜索功能,適用於各種文件類型。
一個能讓AI客戶端透過MCP協定訪問七牛雲存儲及多媒體服務的伺服器。
一個支持檔案上傳、預簽名URL和自定義域名的多雲存儲服務,適用於各種雲供應商。
一個自我主權的數據伺服器,通過使用IPFS和CID來實現分散式AI應用的存儲。
透過MCP協議實現對OceanBase集群、租戶和備份政策的管理功能。
用於管理MCP鉤子的伺服器,以與Arweave儲存SDK集成,實現自定義數據處理。
整合Spring Boot、Spring AI和Cloudflare R2的MCP伺服器,用於對象儲存管理
使 LLM 代理人能夠與 AWS S3 互動,以進行文件管理,包括列出、上傳、閱讀和刪除文件。