瀏覽 'Azure' MCP 資源

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。

C# 實作可動態連接到多個 MCP 伺服器的 MCP 客戶端管理器，並進行配置管理。

一個基於Node.js和TypeScript的MCP伺服器，實現無伺服器Azure環境中的AI模型通信。

一個基於 Python 的 Azure CLI 助手，利用自然語言處理來簡化 Azure 命令的執行。

展示MCP協定與Azure OpenAI的演示，實現通過MCP伺服器和客戶端無縫與OpenAI API的互動。

在Azure Functions上托管基於Marvel API的MCP伺服器，支援角色和漫畫數據的檢索。

基於Azure的MCP伺服器，使用AlphaVantage API提供金融數據端點以進行AI整合。

透過GraphQL使Azure OpenAI AI代理與Microsoft Fabric數據倉庫集成，以實現動態數據訪問。

展示本地基於Stdio和遠程基於SSE的MCP（模型上下文協議）服務器的集成，供AI工具使用。

一個提供標準化介面以與 Azure Data Lake Storage Gen2 互動的伺服器實現。

使用 Go SDK 實現一個針對 Azure Data Explorer 的 MCP 伺服器，簡化數據探索和分析。

一系列MCP伺服器，使LLM能夠安全地整合Azure的工具和數據來源。

一個Model Context Protocol伺服器，可以透過工具和提示管理Azure資源。