Servidor MCP de Azure AI Search | Awesome MCP Servers

Servidor MCP de Azure AI Agent Service + Azure AI Search

Un servidor de Model Context Protocol (MCP) que permite a Claude Desktop buscar su contenido utilizando los servicios de Azure AI. Elija entre Azure AI Agent Service (con búsqueda de documentos y búsqueda web) o integración directa con Azure AI Search.

Resumen

Este proyecto proporciona dos implementaciones de servidor MCP para conectar Claude Desktop con las capacidades de búsqueda de Azure:

Implementación de Azure AI Agent Service (Recomendada) - Utiliza el potente Azure AI Agent Service para proporcionar:
- Herramienta de Azure AI Search - Busque sus documentos indexados con resultados mejorados por IA
- Herramienta de Bing Web Grounding - Busque en la web con citas de fuentes
Implementación directa de Azure AI Search - Se conecta directamente a Azure AI Search con tres métodos:
- Búsqueda por palabras clave - Coincidencias léxicas exactas
- Búsqueda vectorial - Similitud semántica mediante embeddings
- Búsqueda híbrida - Combinación de búsquedas por palabras clave y vectoriales

Características

Búsqueda mejorada con IA - Azure AI Agent Service optimiza los resultados de búsqueda con procesamiento inteligente
Múltiples fuentes de datos - Busque tanto en sus documentos privados como en la web pública
Citas de fuentes - Los resultados de búsqueda web incluyen citas a las fuentes originales
Implementación flexible - Elija entre Azure AI Agent Service o integración directa con Azure AI Search
Integración perfecta con Claude - Todas las capacidades de búsqueda accesibles a través de la interfaz de Claude Desktop
Personalizable - Fácil de extender o modificar el comportamiento de búsqueda

Enlaces rápidos

Requisitos

Python: Versión 3.10 o superior
Claude Desktop: Última versión
Recursos de Azure:
- Servicio de Azure AI Search con un índice que contenga datos de texto vectorizados
- Para Agent Service: Proyecto de Azure AI con conexiones de Azure AI Search y Bing
Sistema operativo: Windows o macOS (instrucciones proporcionadas para Windows, pero adaptables)

Implementación de Azure AI Agent Service (Recomendada)

Guía de configuración

Directorio del proyecto:

mkdir mcp-server-azure-ai-search
cd mcp-server-azure-ai-search

Cree un archivo .env:

echo "PROJECT_CONNECTION_STRING=your-project-connection-string" > .env
echo "MODEL_DEPLOYMENT_NAME=your-model-deployment-name" >> .env
echo "AI_SEARCH_CONNECTION_NAME=your-search-connection-name" >> .env
echo "BING_CONNECTION_NAME=your-bing-connection-name" >> .env
echo "AI_SEARCH_INDEX_NAME=your-index-name" >> .env

Configurar el entorno virtual:

uv venv
.venv\Scripts\activate
uv pip install "mcp[cli]" azure-identity python-dotenv azure-ai-projects

Utilice el script azure_ai_agent_service_server.py para la integración con Azure AI Agent Service.

Configuración de Azure AI Agent Service

Antes de usar la implementación, necesita:

Cree un proyecto de Azure AI:
- Vaya al Portal de Azure y cree un nuevo proyecto de Azure AI
- Anote la cadena de conexión del proyecto y el nombre de implementación del modelo
Cree una conexión de Azure AI Search:
- En su proyecto de Azure AI, agregue una conexión a su servicio de Azure AI Search
- Anote el nombre de la conexión y el nombre del índice
Cree una conexión de Bing Web Search:
- En su proyecto de Azure AI, agregue una conexión al servicio de Bing Search
- Anote el nombre de la conexión
Autentíquese con Azure:
```
az login
```

Configuración de Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "azure-ai-agent": {
      "command": "C:\\path\\to\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\path\\to\\azure_ai_agent_service_server.py"],
      "env": {
        "PROJECT_CONNECTION_STRING": "your-project-connection-string",
        "MODEL_DEPLOYMENT_NAME": "your-model-deployment-name",
        "AI_SEARCH_CONNECTION_NAME": "your-search-connection-name",
        "BING_CONNECTION_NAME": "your-bing-connection-name",
        "AI_SEARCH_INDEX_NAME": "your-index-name"
      }
    }
  }
}

Nota: Reemplace los marcadores de posición de ruta con las rutas reales de su proyecto.

Implementación directa de Azure AI Search

Para aquellos que prefieren la integración directa con Azure AI Search sin el Agent Service:

Cree un archivo .env diferente:

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

Instale las dependencias:

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

Utilice el script azure_search_server.py para la integración directa con Azure AI Search.

Configure Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "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"
      }
    }
  }
}

Prueba del servidor

Reinicie Claude Desktop para cargar la nueva configuración
Busque el icono de herramientas MCP (icono de martillo) en la parte inferior derecha del campo de entrada
Pruebe consultas como:
- "Busque información sobre IA en mi índice de Azure Search"
- "Busque en la web los últimos avances en LLMs"
- "Encuentre información sobre redes neuronales usando búsqueda híbrida"

Solución de problemas

El servidor no aparece:
- Revise los registros de Claude Desktop (ubicados en %APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log en Windows)
- Verifique las rutas de archivo y las variables de entorno en la configuración
- Pruebe ejecutar el servidor directamente: python azure_ai_agent_service_server.py o uv run python azure_ai_agent_service_server.py
Problemas con Azure AI Agent Service:
- Asegúrese de que su proyecto de Azure AI esté configurado correctamente
- Verifique que las conexiones existan y estén configuradas correctamente
- Compruebe su estado de autenticación de Azure

Personalización de su servidor

Modificar instrucciones de herramientas: Ajuste las instrucciones proporcionadas a cada agente para cambiar cómo procesan las consultas
Agregar nuevas herramientas: Utilice el decorador @mcp.tool() para integrar herramientas adicionales
Personalizar el formato de respuestas: Edite cómo se formatean y devuelven las respuestas a Claude Desktop
Ajustar parámetros de búsqueda web: Modifique la herramienta de búsqueda web para enfocarse en dominios específicos

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT.

Azure AI Search

Documentación