MCP Kusto

🚀 Azure Kusto MCP サーバー構成ガイド

Azure Kusto Model Context Protocol (MCP) サーバーは、Azure Kusto クエリ言語（KQL）との対話に役立つ強力なツールです。このドキュメントでは、このサーバーの構成方法、使用方法を詳細に説明します。トラブルシューティング、ベストプラクティス、およびサンプルクエリも含まれます。

🚀 クイックスタート

このガイドを通じて、Azure Kusto MCP サーバーの構成と使用方法を学び、基本的なクエリと分析手法を習得することができます。

📦 インストール

1. MCP 構成ファイルの作成

プロジェクトのルートディレクトリに mcp.json という名前のファイルを作成し、以下の内容を追加します。

{
    "servers": [
        {
            "name": "KustoMCP",
            "hostname": "<kusto-cluster-endpoint>",
            "port": 443,
            "database": "<database-name>",
            "table": "<table-name>",
            "enableTelemetry": true
        }
    ],
    "tracing": {
        "enabled": false,
        "samplingRate": 100
    },
    "tools": {
        "queryCompletion": {
            "enabled": true,
            "maxTokens": 500
        }
    }
}

2. Visual Studio Code の構成

VS Code で、.vscode フォルダに移動し、新しい mcp.json ファイルを作成します。以下の内容を追加します。

{
    "configurations": [
        {
            "name": "KustoMCP",
            "type": "ms-kusto",
            "request": "launch",
            "serverUrl": "<kusto-cluster-endpoint>",
            "databaseName": "<database-name>",
            "tableName": "<table-name>"
        }
    ]
}

💻 使用例

基本的な使用法

1. クラスターへの接続

VS Code でデバッグセッションを開始します。

# ターミナルで以下のコマンドを実行
az login
kustoctl --endpoint <kusto-cluster-endpoint> query "help;"

2. クエリの実行

VS Code のエディターで直接 KQL クエリを記述して実行します。例えば：

StormEvents
| where State == "FLORIDA"
| take 10

3. データの分析

analyze コマンドを使用して結果を分析します。

az kusto analyze --cluster <kusto-cluster-endpoint> --database <database-name> --query "<your-query-here>"

高度な使用法

1. 基本クエリ

StormEvents
| where State == "FLORIDA"
| project TimeStamp, Severity, EventType

2. 時系列分析

HeartRateData
| where HeartRate > 100
| order by Timestamp asc

3. データ集計

SalesData
| summarize TotalSales = sum(SalesAmount) by Region, Month

🔧 トラブルシューティング

1. 構成に関する問題

• エラー：クラスターに接続できません
  mcp.json ファイルの hostname と port が正しいことを確認してください。
• エラー：MCP サーバーが検出されません
  mcp.json ファイルがプロジェクトの .vscode ディレクトリにあることを確認してください。

2. クエリに関する問題

• エラー：タイムアウト
  クエリにフィルター条件または時間制限を追加してください。
• エラー：構文エラー
  optimize_query ツールを使用してクエリ構文をチェックし、修正してください。

✨ 主な機能

ベストプラクティス

1. 常に最初に接続する：クエリを実行する前に、connect ツールを使用して接続を確立してください。
2. 接続状態を確認する：connection_status ツールを使用して接続が正常であることを確認してください。
3. 小規模から始める：テスト時には、take または limit 演算子を使用してデータ量を制限してください。
4. 分析ツールを活用する：analyze_data ツールを使用すると、価値のある情報をすばやく取得できます。
5. リクエストを最適化する：複雑なクエリの場合は、optimize_query ツールを使用して最適化してください。

📚 ドキュメント

このガイドを通じて、Azure Kusto MCP サーバーを簡単に構成し、使用することができます。問題が発生した場合は、提供されているトラブルシューティングガイドを参照して解決してください。