Попередній перегляд MCP-сервера для Azure Database for PostgreSQL

💡 Усі статті, обговорення, новини про DevOps — в одному місці. Приєднуйтесь до DevOps спільноти!

Вступ: інтеграція ШІ та ваших даних за допомогою MCP

Великі мовні моделі (LLM) змінюють підхід до штучного інтелекту, слугуючи основою для інтелектуальних систем, що стимулюють інновації та ефективність у бізнесі. Але незважаючи на свою потужність, ці моделі зазвичай не мають доступу до специфічних корпоративних даних. Саме тому необхідно створити ефективний, масштабований та безпечний спосіб інтеграції ШІ з реальними джерелами даних.

Model Context Protocol (MCP) — це відкритий протокол, який дозволяє стандартизовано та безпечно з’єднувати ШІ з даними, інструментами й API.

Що таке MCP?

Model Context Protocol (MCP) — це стандарт, що дозволяє додаткам передавати контекст мовним моделям. MCP забезпечує:

• Міжоперабельність: різні системи працюють разом без проблем.
• Масштабованість і безпеку: легка інтеграція корпоративних додатків та даних.
• Універсальність: підтримка різних моделей та платформ.

Загальна архітектура MCP

Компоненти MCP:

• MCP Host: застосунки (наприклад, Claude Desktop, Copilot Studio), що хочуть отримати доступ до даних.
• MCP Client: компонент, що з’єднує Host із MCP-серверами.
• MCP Server: інтерфейс до джерел даних або API. Надає:
• Tools — функції, які може викликати модель.
• Resources — файли, дані чи документи.
• Prompts — шаблони запитів.
• Data sources/services/APIs — системи, які надають контекст.

👉 Один клієнт MCP може підключатись до кількох MCP-серверів.

MCP-сервер для Azure Database for PostgreSQL

Microsoft представила MCP-сервер для Azure Database for PostgreSQL (Flexible Server) у публічному попередньому перегляді.

Цей сервер дозволяє:

• Переглядати всі бази даних на сервері.
• Переглядати всі таблиці й схеми.
• Виконувати read-запити.
• Додавати/оновлювати записи.
• Створювати або видаляти таблиці.
• Отримувати конфігурації сервера (версія PostgreSQL, обчислювальні/сховищні параметри)*.
• Отримувати значення параметрів сервера*.

* Доступно лише при використанні Microsoft Entra Authentication.

Як розпочати роботу

Встановлення MCP-сервера

1. Клонування репозиторію:

git clone github.com/...​/azure-postgresql-mcp.git
cd azure-postgresql-mcp

2. Створення віртуального середовища (Windows):

python -m venv azure-postgresql-mcp-venv

.\azure-postgresql-mcp-venv\Scripts\activate

3. Встановлення залежностей:

pip install mcp[cli]
pip install psycopg[binary]
pip install azure-mgmt-postgresqlflexibleservers
pip install azure-identity

💬 Використання з Claude Desktop

1. Відкрийте «Settings» → вкладка «Developer» → «Edit Config».

2. У claude_desktop_config.json додайте до mcpServers:

«mcpServers»: {
«azure-postgresql-mcp»: {
«command»: «<шлях до venv>\\azure-postgresql-mcp-venv\\Scripts\\python»,
«args»: [«<шлях до azure_postgresql_mcp.py>\\azure_postgresql_mcp.py»],
«env»: {
«PGHOST»: «<FQDN вашої БД>»,
«PGUSER»: «<ім’я користувача>»,
«PGPASSWORD»: «<пароль>»,
«PGDATABASE»: «<назва бази даних>»
  }
 }
}

3. Перезапустіть Claude Desktop.

4. Після запуску натисніть на іконку молотка — ви побачите доступні інструменти MCP-сервера.

🛠️ Використання з Visual Studio Code

1.Відкрийте «Settings» → «Edit in settings.json».

2. Додайте:

«mcp»: {
«inputs»: [],
«servers»: {
«azure-postgresql-mcp»: {
«command»: «<шлях до venv>\\azure-postgresql-mcp-venv\\Scripts\\python»,
«args»: [«<шлях до azure_postgresql_mcp.py>\\azure_postgresql_mcp.py»],
«env»: {
«PGHOST»: «<FQDN вашої БД>»,
«PGUSER»: «<ім’я користувача>»,
«PGPASSWORD»: «<пароль>»,
«PGDATABASE»: «<назва бази даних>»
   }
  }
 }
}

3. Відкрийте вкладку Copilot Chat, виберіть Agent mode, натисніть Select Tools — з’являться доступні функції MCP.

Примітка: У цьому прикладі використовується автентифікацію на основі пароля для підключення MCP-сервера до Azure Database for PostgreSQL лише з тестовою метою. Однак рекомендую використовувати автентифікацію через Microsoft Entra. Як це зробити можно подивитися в цих інструкціях.

1. Натисніть на іконку «Copilot» у верхньому правому куті, щоб відкрити вікно чату GitHub Copilot.

2. У нижній частині поля введення виберіть «Agent mode» з випадаючого списку.

3. Клацніть «Select Tools», щоб переглянути інструменти, які MCP-сервер зробив доступними.

Тепер усе готово — ви можете починати взаємодіяти зі своїми даними за допомогою запитів природною мовою у Visual Studio Code!

Що далі

Використовуйте MCP-сервер для Azure Database for PostgreSQL, щоб інтегрувати штучний інтелект із вашими даними. Це допоможе вам повністю розкрити потенціал LLM у поєднанні з корпоративним контекстом.

GitHub-репозиторій: Azure-Samples/azure-postgresql-mcp

Демо-відео, інструкції та код — там же!