azure-identity-ts

Authentifizieren Sie sich bei Azure-Diensten mithilfe der Azure Identity-Bibliothek für JavaScript (@azure/identity). Verwenden Sie dies bei der Konfiguration der Authentifizierung mit DefaultAzureCredential, verwalteter Identität, Dienstprinzipalen oder interaktivem Browser-Login.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-identity-ts

Azure Identity library for TypeScript

Authentication library for Azure SDK clients using Microsoft Entra ID.

Installation

npm install @azure/identity

# For Visual Studio Code credential support
npm install @azure/identity-vscode

Environment Variables

Service Principal (Secret)

AZURE_TENANT_ID=<tenant-id>
AZURE_CLIENT_ID=<client-id>
AZURE_CLIENT_SECRET=<client-secret>
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Service Principal (Certificate)

AZURE_TENANT_ID=<tenant-id>
AZURE_CLIENT_ID=<client-id>
AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PATH=/path/to/cert.pem
AZURE_CLIENT_CERTIFICATE_PASSWORD=<optional-password>

Workload Identity (Kubernetes)

AZURE_TENANT_ID=<tenant-id>
AZURE_CLIENT_ID=<client-id>
AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE=/var/run/secrets/tokens/azure-identity

DefaultAzureCredential (Recommended for Local Development)

import { DefaultAzureCredential, ManagedIdentityCredential } from "@azure/identity";

// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
const credential = new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]});
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/javascript/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-node-latest#credential-classes
// const credential = new ManagedIdentityCredential();

// Use with any Azure SDK client
import { BlobServiceClient } from "@azure/storage-blob";
const blobClient = new BlobServiceClient(
  "https://<account>.blob.core.windows.net",
  credential
);

See DefaultAzureCredential overview for the current credential chain order and defaults.

Managed Identity

System-Assigned

import { ManagedIdentityCredential } from "@azure/identity";

const credential = new ManagedIdentityCredential();

User-Assigned (by Client ID)

const credential = new ManagedIdentityCredential({
  clientId: "<user-assigned-client-id>"
});

User-Assigned (by Resource ID)

const credential = new ManagedIdentityCredential({
  resourceId: "/subscriptions/<sub>/resourceGroups/<rg>/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/<name>"
});

User-Assigned (by Object ID)

const credential = new ManagedIdentityCredential({
  objectId: "<user-assigned-object-id>"
});

Service Principal

Client Secret

import { ClientSecretCredential } from "@azure/identity";

const credential = new ClientSecretCredential(
  "<tenant-id>",
  "<client-id>",
  "<client-secret>"
);

Client Certificate

import { ClientCertificateCredential } from "@azure/identity";

const credential = new ClientCertificateCredential(
  "<tenant-id>",
  "<client-id>",
  { certificatePath: "/path/to/cert.pem" }
);

// With password
const credentialWithPwd = new ClientCertificateCredential(
  "<tenant-id>",
  "<client-id>",
  { 
    certificatePath: "/path/to/cert.pem",
    certificatePassword: "<password>"
  }
);

Interactive Authentication

Browser-Based Login

import { InteractiveBrowserCredential } from "@azure/identity";

const credential = new InteractiveBrowserCredential({
  clientId: "<client-id>",
  tenantId: "<tenant-id>",
  loginHint: "user@example.com"
});

Device Code Flow

import { DeviceCodeCredential } from "@azure/identity";

const credential = new DeviceCodeCredential({
  clientId: "<client-id>",
  tenantId: "<tenant-id>",
  userPromptCallback: (info) => {
    console.log(info.message);
    // "To sign in, use a web browser to open..."
  }
});

Custom Credential Chain

import { 
  ChainedTokenCredential,
  ManagedIdentityCredential,
  AzureCliCredential
} from "@azure/identity";

// Try managed identity first, fall back to CLI
const credential = new ChainedTokenCredential(
  new ManagedIdentityCredential(),
  new AzureCliCredential()
);

Developer Credentials

Visual Studio Code

import { useIdentityPlugin, VisualStudioCodeCredential } from "@azure/identity";
import { vsCodePlugin } from "@azure/identity-vscode";

useIdentityPlugin(vsCodePlugin);

const credential = new VisualStudioCodeCredential();

Azure CLI

import { AzureCliCredential } from "@azure/identity";

const credential = new AzureCliCredential();
// Uses: az login

Azure Developer CLI

import { AzureDeveloperCliCredential } from "@azure/identity";

const credential = new AzureDeveloperCliCredential();
// Uses: azd auth login

Azure PowerShell

import { AzurePowerShellCredential } from "@azure/identity";

const credential = new AzurePowerShellCredential();
// Uses: Connect-AzAccount

Sovereign Clouds

import { ClientSecretCredential, AzureAuthorityHosts } from "@azure/identity";

// Azure Government
const credential = new ClientSecretCredential(
  "<tenant>", "<client>", "<secret>",
  { authorityHost: AzureAuthorityHosts.AzureGovernment }
);

// Azure China
const credentialChina = new ClientSecretCredential(
  "<tenant>", "<client>", "<secret>",
  { authorityHost: AzureAuthorityHosts.AzureChina }
);

Bearer Token Provider

import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";

const credential = new DefaultAzureCredential({requiredEnvVars: ["AZURE_TOKEN_CREDENTIALS"]});

// Create a function that returns tokens
const getAccessToken = getBearerTokenProvider(
  credential,
  "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
);

// Use with APIs that need bearer tokens
const token = await getAccessToken();

Key Types

import type { 
  TokenCredential, 
  AccessToken, 
  GetTokenOptions 
} from "@azure/core-auth";

import {
  DefaultAzureCredential,
  DefaultAzureCredentialOptions,
  ManagedIdentityCredential,
  ClientSecretCredential,
  ClientCertificateCredential,
  InteractiveBrowserCredential,
  ChainedTokenCredential,
  AzureCliCredential,
  AzurePowerShellCredential,
  AzureDeveloperCliCredential,
  DeviceCodeCredential,
  AzureAuthorityHosts
} from "@azure/identity";

Custom Credential Implementation

import type { TokenCredential, AccessToken, GetTokenOptions } from "@azure/core-auth";

class CustomCredential implements TokenCredential {
  async getToken(
    scopes: string | string[],
    options?: GetTokenOptions
  ): Promise<AccessToken | null> {
    // Custom token acquisition logic
    return {
      token: "<access-token>",
      expiresOnTimestamp: Date.now() + 3600000
    };
  }
}

Debugging

import { setLogLevel, AzureLogger } from "@azure/logger";

setLogLevel("verbose");

// Custom log handler
AzureLogger.log = (...args) => {
  console.log("[Azure]", ...args);
};

Best Practices

  1. Use DefaultAzureCredential for local development; use ManagedIdentityCredential or WorkloadIdentityCredential for production
  2. Never hardcode credentials - Use environment variables or managed identity
  3. Prefer managed identity - No secrets to manage in production
  4. Scope credentials appropriately - Use user-assigned identity for multi-tenant scenarios
  5. Handle token refresh - Azure SDK handles this automatically
  6. Use ChainedTokenCredential - For custom fallback scenarios

Mehr Skills von microsoft

oss-growth
microsoft
OSS-Wachstums-Hacker-Persona
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Richte AI Runway auf AKS ein – vom leeren Cluster bis zum laufenden Modell. Umfasst Cluster-Überprüfung, Controller-Installation, GPU-Bewertung, Provider-Einrichtung und erste Bereitstellung. WANN: „AI Runway einrichten“, „AKS-Cluster onboarden“, „AI Runway installieren“, „airunway setup“, „Modell auf AKS bereitstellen“, „GPU-Inferenz auf AKS“, „KAITO-Setup auf AKS“, „LLM auf AKS ausführen“, „vLLM auf AKS“, „Modell-Serving auf AKS einrichten“, „AI Runway-Controller“.
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Leitfaden zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Bietet Telemetriemuster, SDK-Einrichtung und Konfigurationsreferenzen. WANN: wie man eine App instrumentiert, App Insights SDK, Telemetriemuster, was ist App Insights, Application Insights-Anleitung, Instrumentierungsbeispiele, APM-Best Practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentieren Sie Browser-/Web-Apps mit dem Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Verwenden Sie es für Real User Monitoring (RUM) – Seitenaufrufe, Klicks, AJAX/Fetch-Abhängigkeiten, Ausnahmen, benutzerdefinierte Ereignisse und browser-seitige GenAI-Agent-Traces, die mit Backend-OpenTelemetry-Traces korreliert werden. Umfasst SDK-Loader-Skript und npm-Setup, Framework-Erweiterungen (React, React Native, Angular), Click Analytics, Telemetrie-Initialisierer und OTel-GenAI-Semantik-Konventionen für Agent-/Tool-/Modell-Spans, die vom Browser ausgegeben werden.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Verwenden für ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Workspace“, „Modell-Registry“, „Trainings-Jobs“, „Datensätze“.
development