azure-identity-rust

Библиотека Azure Identity для Rust. Аутентификация Microsoft Entra ID для всех клиентов Azure SDK. Триггеры: "azure identity rust", "DeveloperToolsCredential", "authentication rust", "managed identity rust", "credential rust", "Entra ID rust".

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

Azure Identity library for Rust

Microsoft Entra ID authentication for Azure SDK clients.

Use this skill when:

  • An app needs to authenticate to Azure services from Rust
  • You need DeveloperToolsCredential for local development
  • You need ManagedIdentityCredential for Azure-hosted workloads
  • You need service principal auth with secret or certificate

IMPORTANT: Only use official azure_* crates published by the azure-sdk crates.io user. Do NOT use the deprecated azure_sdk_* crates (MindFlavor/AzureSDKForRust) or community crates. Official crates use underscores in names and none have version 0.21.0.

Note: The Rust SDK does not have DefaultAzureCredential. Use DeveloperToolsCredential for local development and ManagedIdentityCredential for production.

// Incorrect in Rust: this type does not exist in azure_identity
use azure_identity::DefaultAzureCredential;

Installation

cargo add azure_identity azure_core tokio

If your code uses azure_core types directly, add azure_core to Cargo.toml. If you only use service-crate re-exports, direct azure_core dependency is optional.

Environment Variables

AZURE_TENANT_ID=<your-tenant-id>         # Required for service principal auth
AZURE_CLIENT_ID=<your-client-id>         # Required for service principal or user-assigned managed identity
AZURE_CLIENT_SECRET=<your-client-secret> # Required for ClientSecretCredential

Authentication

DeveloperToolsCredential (Local Development)

Tries Azure CLI then Azure Developer CLI:

use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_security_keyvault_secrets::SecretClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let client = SecretClient::new(
        "https://<vault-name>.vault.azure.net/",
        credential.clone(),
        None,
    )?;

    let secret = client.get_secret("secret-name", None).await?.into_model()?;
    println!("Secret: {:?}", secret.value);
    Ok(())
}

Ensure you are logged in:

az login        # Azure CLI
azd auth login  # or Azure Developer CLI
OrderCredentialLogin Command
1AzureCliCredentialaz login
2AzureDeveloperCliCredentialazd auth login

ManagedIdentityCredential (Production)

For Azure-hosted resources (VMs, App Service, Functions, AKS):

use azure_identity::ManagedIdentityCredential;

// System-assigned managed identity
let credential = ManagedIdentityCredential::new(None)?;

ClientSecretCredential (Service Principal)

For CI/CD pipelines and service accounts:

use azure_identity::ClientSecretCredential;

let credential = ClientSecretCredential::new(
    "<tenant-id>",
    "<client-id>",
    "<client-secret>",
    None,
)?;

Credential Types

CredentialUse Case
DeveloperToolsCredentialLocal development — tries CLI tools
ManagedIdentityCredentialAzure VMs, App Service, Functions, AKS
WorkloadIdentityCredentialKubernetes workload identity
ClientSecretCredentialService principal with secret
ClientCertificateCredentialService principal with certificate
AzureCliCredentialDirect Azure CLI auth
AzureDeveloperCliCredentialDirect azd CLI auth
AzurePipelinesCredentialAzure Pipelines service connection
ClientAssertionCredentialCustom assertions (federated identity)

Best Practices

  1. Use cargo add to manage dependencies, never edit Cargo.toml directly. Add and remove Rust SDK dependencies with cargo commands instead of manual manifest edits.
  2. Add azure_core only when importing azure_core types directly. If your code imports azure_core::http::Url, azure_core::http::RequestContent, or azure_core::error::ErrorKind, include azure_core; otherwise a direct dependency is optional.
  3. Use DeveloperToolsCredential for local dev, ManagedIdentityCredential for production — Rust does not provide a single DefaultAzureCredential type
  4. Never hardcode credentials — use environment variables for service principals
  5. Clone credentials — pass credential.clone() when constructing multiple clients; credentials are Arc-wrapped
  6. Reuse clients — clients are thread-safe; create once, share across tasks
  7. Assign RBAC roles — ensure the identity has appropriate roles for the target service (e.g., "Key Vault Secrets User" for secret reads)
  8. Run cargo clippy -- -D warnings when the prompt, eval, or CI expects lint-clean output; Rust trajectory graders can fail on style lints even after compiler errors are fixed
  9. Future-proof #[non_exhaustive] SDK models — when constructing SDK model/options structs, end the initializer with ..Default::default() (add #[allow(clippy::needless_update)]) and use a _ wildcard arm when matching SDK enums, so new service-added fields/variants don't break your build

Reference Links

ResourceLink
API Referencehttps://docs.rs/azure_identity/latest/azure_identity
crates.iohttps://crates.io/crates/azure_identity
Source Codehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-rust/tree/main/sdk/identity/azure_identity

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development