MCP Kusto

🚀 Azure Kusto MCP 服务器配置指南

Azure Kusto Model Context Protocol (MCP) 服务器是一款强大的工具，可用于与 Azure Kusto 查询语言（KQL）进行交互。本文将为您详细阐述该服务器的配置与使用方法，涵盖故障排除、最佳实践以及示例查询等内容。

🚀 快速开始

按照以下步骤，您可以快速完成 Azure Kusto MCP 服务器的配置与使用。

📦 安装指南

1. 创建 MCP 配置文件

在项目的根目录下创建一个名为 mcp.json 的文件，并添加以下内容：

{
    "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. 配置 Visual Studio Code

在 VS Code 中，导航到 .vscode 文件夹并创建一个新的 mcp.json 文件。添加以下内容：

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

💻 使用示例

工具使用指南

1. 连接集群

在 VS Code 中启动调试会话：

# 在终端中运行以下命令
az login
kustoctl --endpoint <kusto-cluster-endpoint> query "help;"

2. 执行查询

直接在 VS Code 的编辑器中编写 KQL 查询并执行。例如：

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

3. 分析数据

使用 analyze 命令对结果进行分析：

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

KQL 查询示例

1. 基本查询

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

2. 时间序列分析

HeartRateData
| where HeartRate > 100
| order by Timestamp asc

3. 数据聚合

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

🔧 技术细节

故障排除

1. 配置问题

• 错误：无法连接到集群
  检查 mcp.json 文件中的 hostname 和 port 是否正确。
• 错误：未检测到 MCP 服务器
  确保 mcp.json 文件位于项目的 .vscode 目录中。

2. 查询问题

• 错误：超时
  在查询中添加过滤条件或时间限制。
• 错误：语法错误
  使用 optimize_query 工具检查和修复查询语法。

最佳实践

1. 始终先连接：在执行查询之前，使用 connect 工具建立连接。
2. 验证连接状态：使用 connection_status 工具确认连接是否正常。
3. 从小规模开始：在测试时，使用 take 或 limit 操作符限制数据量。
4. 利用分析工具：analyze_data 工具可以帮助您快速获取有价值的信息。
5. 请求优化：对于复杂查询，使用 optimize_query 工具进行优化。

总结

通过本文的详细指导，您能够轻松完成 Azure Kusto MCP 服务器的配置与使用，并掌握基本的查询和分析方法。若遇到问题，可参考提供的故障排除指南进行解决。