Azure AI Search

Pesquise conteúdo usando o Azure AI Agent Service e o Azure AI Search.

Documentação

Azure AI Agent Service + Azure AI Search MCP Server

Um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite ao Claude Desktop pesquisar seu conteúdo usando os serviços Azure AI. Escolha entre o Azure AI Agent Service (com pesquisa de documentos e pesquisa na web) ou a integração direta com o Azure AI Search.

demo


Visão Geral

Este projeto fornece duas implementações de servidor MCP para conectar o Claude Desktop aos recursos de pesquisa do Azure:

  1. Implementação com Azure AI Agent Service (Recomendada) - Usa o poderoso Azure AI Agent Service para fornecer:

    • Azure AI Search Tool - Pesquise seus documentos indexados com resultados aprimorados por IA
    • Bing Web Grounding Tool - Pesquise na web com citações das fontes
  2. Implementação Direta com Azure AI Search - Conecta-se diretamente ao Azure AI Search com três métodos:

    • Keyword Search - Correspondências lexicais exatas
    • Vector Search - Similaridade semântica usando embeddings
    • Hybrid Search - Combinação de pesquisas por palavra-chave e vetorial

Recursos

  • Pesquisa Aprimorada por IA - O Azure AI Agent Service otimiza os resultados de pesquisa com processamento inteligente
  • Múltiplas Fontes de Dados - Pesquise seus documentos privados e a web pública
  • Citações das Fontes - Os resultados da pesquisa na web incluem citações das fontes originais
  • Implementação Flexível - Escolha entre o Azure AI Agent Service ou a integração direta com o Azure AI Search
  • Integração Perfeita com o Claude - Todos os recursos de pesquisa acessíveis pela interface do Claude Desktop
  • Personalizável - Fácil de estender ou modificar o comportamento da pesquisa

Links Úteis


Requisitos

  • Python: Versão 3.10 ou superior
  • Claude Desktop: Versão mais recente
  • Recursos do Azure:
    • Serviço Azure AI Search com um índice contendo dados de texto vetorizados
    • Para o Agent Service: Azure AI Project com conexões do Azure AI Search e Bing
  • Sistema Operacional: Windows ou macOS (instruções fornecidas para Windows, mas adaptáveis)

Implementação com Azure AI Agent Service (Recomendada)

Guia de Configuração

  1. Diretório do Projeto:

    mkdir mcp-server-azure-ai-search
    cd mcp-server-azure-ai-search
    
  2. Crie um arquivo .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
    
  3. Configure o Ambiente Virtual:

    uv venv
    .venv\Scripts\activate
    uv pip install "mcp[cli]" azure-identity python-dotenv azure-ai-projects
    
  4. Use o script azure_ai_agent_service_server.py para integração com o Azure AI Agent Service.

Configuração do Azure AI Agent Service

Antes de usar a implementação, você precisa:

  1. Criar um Azure AI Project:

    • Vá ao Portal do Azure e crie um novo Azure AI Project
    • Anote a string de conexão do projeto e o nome da implantação do modelo
  2. Criar uma Conexão com o Azure AI Search:

    • No seu Azure AI Project, adicione uma conexão ao seu serviço Azure AI Search
    • Anote o nome da conexão e o nome do índice
  3. Criar uma Conexão com o Bing Web Search:

    • No seu Azure AI Project, adicione uma conexão ao serviço Bing Search
    • Anote o nome da conexão
  4. Autentique-se com o Azure:

    az login
    

Configurando o 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"
      }
    }
  }
}

Observação: Substitua os marcadores de caminho pelos caminhos reais do seu projeto.


Implementação Direta com Azure AI Search

Para quem prefere a integração direta com o Azure AI Search sem o Agent Service:

  1. Crie um arquivo .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
    
  2. Instale as Dependências:

    uv pip install "mcp[cli]" azure-search-documents==11.5.2 azure-identity python-dotenv
    
  3. Use o script azure_search_server.py para integração direta com o Azure AI Search.

  4. Configure o 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"
          }
        }
      }
    }
    

Testando o Servidor

  1. Reinicie o Claude Desktop para carregar a nova configuração
  2. Procure pelo ícone de ferramentas MCP (ícone de martelo) no canto inferior direito do campo de entrada
  3. Tente consultas como:
    • "Pesquise informações sobre IA no meu índice do Azure Search"
    • "Pesquise na web os últimos desenvolvimentos em LLMs"
    • "Encontre informações sobre redes neurais usando pesquisa híbrida"

Solução de Problemas

  • Servidor Não Aparecendo:

    • Verifique os logs do Claude Desktop (localizados em %APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log no Windows)
    • Verifique os caminhos de arquivo e as variáveis de ambiente na configuração
    • Teste executar o servidor diretamente: python azure_ai_agent_service_server.py ou uv run python azure_ai_agent_service_server.py
  • Problemas com o Azure AI Agent Service:

    • Garanta que seu Azure AI Project esteja configurado corretamente
    • Verifique se as conexões existem e estão configuradas adequadamente
    • Verifique seu status de autenticação do Azure

Personalizando Seu Servidor

  • Modifique as Instruções das Ferramentas: Ajuste as instruções fornecidas a cada agente para alterar como eles processam as consultas
  • Adicione Novas Ferramentas: Use o decorador @mcp.tool() para integrar ferramentas adicionais
  • Personalize a Formatação das Respostas: Edite como as respostas são formatadas e retornadas ao Claude Desktop
  • Ajuste os Parâmetros da Pesquisa na Web: Modifique a ferramenta de pesquisa na web para focar em domínios específicos

Licença

Este projeto é licenciado sob a Licença MIT.