MCP Server Azure Impact Reporting

🚀 Azure 影響報告 MCP 服務器

Azure 影響報告 MCP 服務器可助力大型語言模型（LLMs）向 Azure 資源報告影響。當客戶遭遇 Azure 基礎設施問題時，該工具能讓 LLMs 自動解析用戶請求、明確所需參數，並向 Azure 提交報告。

🚀 快速開始

在使用 Azure 影響報告 MCP 服務器前，請確保滿足以下先決條件，並按照設置說明進行操作。

先決條件

• Python 3.8+
• mcp[cli] - 帶有 CLI 支持的模型上下文協議包
• azure-identity - 用於 Azure 身份驗證
• httpx - 用於向 Azure API 發送 HTTP 請求

設置說明

1. 克隆倉庫

git clone https://github.com/yourusername/MCP-Server-Azure-Impact-Reporting.git
cd MCP-Server-Azure-Impact-Reporting

2. 安裝依賴項

pip install -r requirements.txt

或手動安裝：

pip install mcp[cli] azure-identity httpx

3. Azure 身份驗證設置

該工具使用 DefaultAzureCredential 進行身份驗證。請確保通過以下方法之一登錄到 Azure：

• Azure CLI (az login)
• Visual Studio Code Azure 帳戶擴展
• Azure PowerShell (Connect-AzAccount)
• 服務主體身份驗證的環境變量

4. 配置 MCP 客戶端

在你的 MCP 客戶端配置文件（例如 claude_desktop_config.json）中添加以下配置：

"impactreporter": {
    "command": "uv",
    "args": [
        "--directory",
        "ABSOLUTE_PATH_TO_ROOT_FOLDER",
        "run",
        "impact-reporter.py"
    ]
}

將 ABSOLUTE_PATH_TO_ROOT_FOLDER 替換為你克隆倉庫的絕對路徑。 例如：

"impactreporter": {
    "command": "uv",
    "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\username\\source\\repos\\MCP-Server-Azure-Impact-Reporting",
        "run",
        "impact-reporter.py"
    ]
}

5. 運行 MCP 服務器

若你使用 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的客戶端，服務器將在需要時自動啟動。

✨ 主要特性

impact-reporter.py 腳本提供了一個 MCP 服務器，具備以下功能：

1. 提供向 Azure 彙報資源影響的工具。
2. 使用 DefaultAzureCredential 自動向 Azure 進行身份驗證。
3. 通過 Azure 管理 API 創建工作負載影響報告。
4. 處理從自然語言請求中提取參數。
5. 當請求缺少所需信息時，可要求提供更多細節。

影響類別

該工具支持以下影響類別：

• Resource.Connectivity - 針對 Azure 資源連接性問題
• Resource.Performance - 針對性能降級問題
• Resource.Availability - 針對可用性或停機時間問題
• Resource.Unknown - 當具體問題類型未知時

💻 使用示例

基礎用法

配置完成後，你的 LLM 可以通過自然語言請求報告影響，例如：

1. “報告名為 'web-server' 的 VM 在資源組 'production-rg' 中的連接性問題”
2. “讓 Azure 知道我的 SQL 數據庫 'customer-db' 在 'data-rg' 中存在性能問題”
3. “報告我的'app-service' 是下線的狀態”

MCP 服務器將自動解析這些請求並在缺少參數時要求提供更多細節，然後提交報告到 Azure。

示例對話：

當需要更多細節時：

1. 請求額外信息
2. 提供更多信息後繼續

🔧 技術細節

• 支持的資源類型：虛擬機、數據庫、存儲帳戶等。
• 影響報告包括：性能指標、錯誤日誌、資源狀態等。
• 自動生成修復建議：基於收集的數據提供解決方案。

📚 詳細文檔

圖像說明

• ReportImpact.png：顯示影響報告生成過程。
• RequestDetails.png：顯示請求額外細節的界面。