azure-identity-ts

Аутентификация в сервисах Azure с использованием библиотеки Azure Identity для JavaScript (@azure/identity). Используйте при настройке аутентификации с DefaultAzureCredential, управляемым удостоверением, субъектами-службами или интерактивным входом через браузер.

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

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