MCP Server

🚀 Azure AI Agent サービス + Azure AI Search MCP サーバー

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを提供し、Claude デスクトップが Azure AI サービスを通じてあなたのコンテンツを検索できるようにします。Azure AI Agent Service（ドキュメント検索とウェブ検索の両方をサポート）を選択するか、直接 Azure AI Search に統合することができます。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、Claude デスクトップを Azure 検索機能に接続するための 2 種類の MCP サーバー実装を提供します。以下の手順に従って、Claude デスクトップで Azure 検索機能を利用できるようにしましょう。

✨ 主な機能

• 多言語と複雑なクエリをサポート
• リアルタイムのウェブ検索機能を提供
• 拡張可能なツールチェーン設計
• 高性能なドキュメント検索エンジン

📚 ドキュメント

概要

このプロジェクトは、Claude デスクトップを Azure 検索機能に接続するための 2 種類の MCP サーバー実装を提供します。

1. Azure AI Agent Service 実装（推奨） - 強力な Azure AI Agent Service を使用して提供：
   • Azure AI 検索ツール - あなたのインデックスドキュメントを検索し、強化されたコンテキストを取得
   • Bing ウェブコンテンツツール - インターネットからリアルタイム情報を取得
2. 直接 Azure AI Search に統合 - 3 種類の検索モードを提供：
   • キーワード検索 - 検索内容を正確に一致させる
   • ベクトル類似度検索 - 意味的な類似性に基づいて検索
   • ハイブリッド検索 - キーワードとコンテキスト理解を組み合わせた総合的な検索

クイックリンク

• Azure AI Agent Service 公式ドキュメント
• Azure AI Search ドキュメント
• Claude デスクトップ MCP プラグイン開発ガイド

構成要件

1. 推奨環境：
   • Windows 10 以上
   • Python 3.8 以上
2. 必須依存関係：
   • Azure SDK for Python (azure-search-documents, azure-ai-agent)
   • Python ウェブリクエストライブラリ (requests)

インストールと構成

Azure AI Agent Service を使用する場合

1. 新しい .env ファイルを作成し、以下の内容を追加します：

AZURE_AI_AGENT_ENDPOINT=your-endpoint
AZURE_AI_AGENT_KEY=your-key
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT=your-search-service-endpoint
AZURE_SEARCH_API_KEY=your-search-api-key

2. 依存関係をインストールします：

pip install "mcp[cli]" azure-ai-agent==1.0.0 python-dotenv

3. サーバーを起動します：

python azure_ai_agent_service_server.py

直接 Azure AI Search に統合する場合

1. 新しい .env ファイルを作成し、以下の内容を追加します：

AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT=https://your-service-name.search.windows.net
AZURE_SEARCH_INDEX_NAME=your-index-name
AZURE_SEARCH_API_KEY=your-api-key

2. 依存関係をインストールします：

pip install "mcp[cli]" azure-search-documents==11.5.2 python-dotenv

3. サーバーを起動します：

python azure_search_server.py

使用方法

1. Claude デスクトップで MCP サーバーを構成します：

{
    "mcpServers": {
        "azure-agent": {
            "command": "C:\\path\\to\\.venv\\Scripts\\python.exe",
            "args": ["C:\\path\\to\\azure_ai_agent_service_server.py"],
            "env": {
                "AZURE_AI_AGENT_ENDPOINT": "your-endpoint",
                "AZURE_AI_AGENT_KEY": "your-key"
            }
        },
        "azure-search": {
            "command": "C:\\path\\to\\.venv\\Scripts\\python.exe",
            "args": ["C:\\path\\to\\azure_search_server.py"],
            "env": {
                "AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT": "https://your-service-name.search.windows.net",
                "AZURE_SEARCH_INDEX_NAME": "your-index-name",
                "AZURE_SEARCH_API_KEY": "your-api-key"
            }
        }
    }
}

2. Claude デスクトップを再起動した後、入力ボックスの右側にあるハンマーアイコンをクリックすると、MCP ツールを使用できます。

使用例

- "Azure AI に関する情報を検索する"
- "最新の大規模言語モデルの開発動向を探す"
- "ハイブリッドモードでニューラルネットワークに関連する資料を検索する"

トラブルシューティング

サーバーが表示されない場合

1. Claude デスクトップのログ（%APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log にあります）を確認します。
2. ファイルパスと環境変数の構成が正しいことを確認します。
3. サーバーを直接実行してテストします：python azure_ai_agent_service_server.py

Azure AI Agent Service の問題

1. Azure AI Project の構成が正しいことを確認します。
2. 接続が作成され、構成が完了していることを確認します。
3. Azure アカウントの状態を検証します。

サーバーのカスタマイズ

• ツールコマンドの変更：各エージェントのコマンドを調整して、クエリの処理方法を変更します。
• 新しいツールの追加：@mcp.tool() デコレータを使用して、より多くの機能を統合します。
• 応答形式のカスタマイズ：Claude デスクトップが応答を表示する方法を編集します。
• ウェブ検索パラメータの調整：Bing 検索ツールの検索範囲を最適化します。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でオープンソースとして提供されています。