AIアシスタントを通じてMicrosoft To Doのタスクとやり取りするサービスで、Node.js環境とAzureアプリ登録による認証設定が必要です。

PythonベースのMCPサーバープロジェクトで、Microsoft Security CopilotとMicrosoft Sentinelを統合し、KQLクエリの実行、スキルセットの管理、セキュリティプロンプトの実行をサポートし、Azure認証を使用します。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)を通じてAzure OpenAIで駆動されるAIエージェントとMicrosoft Fabricデータウェアハウスを統合する方法を示しており、GraphQLを汎用データ接続層として利用して、企業データの双方向アクセスを実現します。

このプロジェクトは、Azure上にEntra IDで保護されたMCPサーバーをデプロイする方法を示しています。パスワードレス方式でon-behalf-ofフローを通じてMicrosoft Graphトークンを取得し、API管理とAzure関数を利用して実現しています。

分散型MCPサーバーは、法律情報の検索、天気データ、Azureの価格、ユーティリティ機能のAPIツールセットを提供し、Microsoft CopilotなどのAIアシスタントがMCPプロトコルを介して呼び出すことをサポートします。

Microsoft Graph APIに基づくAzureクラウドPC管理サーバーで、ユーザーリストの照会、クラウドPCの管理（再起動、名前変更、トラブルシューティングなど）機能を提供します。

Microsoftクラウドプラットフォームに基づくKQLクエリサーバーで、Azure CLIで認証してAzure Data Explorerのクエリを実行できます。

このプロジェクトは、Microsoft Azureと統合された複数のModel Context Protocol (MCP)サーバーを展示しています。これらのサーバーにより、大規模言語モデル（LLM）がAzureのツールやデータソース（AIエージェントサービスやさまざまなデータベースサービスを含む）に安全にアクセスできるようになります。