Azure AI Agent Service + Azure AI Search MCP Server

Azure AI Agent Service + Azure AI Search MCP サーバー

Azure AI サービスを使用してコンテンツを検索できるようにする Model Context Protocol（MCP）サーバーです。Azure AI Agent Service（ドキュメント検索とウェブ検索の両方に対応）と、Azure AI Search との直接連携から選択できます。

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概要

このプロジェクトでは、Claude Desktop を Azure の検索機能に接続するための、2 種類の MCP サーバー実装を提供します。

1. Azure AI Agent Service 実装（推奨） - 強力な Azure AI Agent Service を使用して、次の機能を提供します。

   • Azure AI Search ツール - AI によって強化された検索結果で、インデックス化されたドキュメントを検索します
   • Bing Web Grounding ツール - 出典の引用付きでウェブを検索します

2. Azure AI Search との直接連携 - 次の 3 種類の方法で Azure AI Search に直接接続します。

   • キーワード検索 - 正確な字句一致
   • ベクトル検索 - 埋め込みを使用した意味的類似性検索
   • ハイブリッド検索 - キーワード検索とベクトル検索を組み合わせます

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機能

• AI 強化検索 - Azure AI Agent Service がインテリジェントな処理によって検索結果を最適化します
• 複数のデータソース - プライベートドキュメントと公開ウェブの両方を検索します
• 出典の引用 - ウェブ検索結果には、元の出典への引用が含まれます
• 柔軟な実装 - Azure AI Agent Service と Azure AI Search との直接連携から選択できます
• Claude とのシームレスな連携 - すべての検索機能を Claude Desktop のインターフェースから利用できます
• カスタマイズ可能 - 検索動作を簡単に拡張または変更できます

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クイックリンク

• Azure AI Search を始める
• Azure AI Agent Service クイックスタート

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要件

• Python： バージョン 3.10 以降
• Claude Desktop： 最新バージョン
• Azure リソース：
  • ベクトル化されたテキストデータを含むインデックスがある Azure AI Search サービス
  • Agent Service を使用する場合：Azure AI Search と Bing の接続が設定された Azure AI プロジェクト
• オペレーティングシステム： Windows または macOS（Windows 向けの手順を記載していますが、適宜変更して利用できます）

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Azure AI Agent Service 実装（推奨）

セットアップガイド

1. プロジェクトディレクトリ：

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

2. .env ファイルを作成：

   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. 仮想環境をセットアップ：

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

4. azure_ai_agent_service_server.py スクリプトを使用して、Azure AI Agent Service と連携します。

Azure AI Agent Service のセットアップ

この実装を使用する前に、次の作業が必要です。

1. Azure AI プロジェクトを作成：

   • Azure Portal に移動し、新しい Azure AI プロジェクトを作成します
   • プロジェクトの接続文字列とモデルのデプロイ名を控えます

2. Azure AI Search 接続を作成：

   • Azure AI プロジェクトで、Azure AI Search サービスへの接続を追加します
   • 接続名とインデックス名を控えます

3. Bing ウェブ検索接続を作成：

   • Azure AI プロジェクトで、Bing Search サービスへの接続を追加します
   • 接続名を控えます

4. Azure で認証：

   az login
   

Claude Desktop の設定

{
  "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"
      }
    }
  }
}

注： パスのプレースホルダーを実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

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Azure AI Search との直接連携

Agent Service を使わず、Azure AI Search と直接連携する場合は、次の手順に従ってください。

1. 別の .env ファイルを作成：

   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. 依存関係をインストール：

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

3. azure_search_server.py スクリプトを使用して、Azure AI Search と直接連携します。

4. Claude Desktop を設定：

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

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サーバーのテスト

1. 新しい設定を読み込むために、Claude Desktop を再起動します
2. 入力欄の右下にある MCP ツールアイコン（ハンマーのアイコン）を探します
3. 次のようなクエリを試します。
   • 「Azure Search インデックスで AI に関する情報を検索して」
   • 「LLM の最新動向をウェブで検索して」
   • 「ハイブリッド検索を使ってニューラルネットワークに関する情報を見つけて」

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トラブルシューティング

• サーバーが表示されない場合：

  • Claude Desktop のログを確認してください（Windows では %APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log にあります）
  • 設定内のファイルパスと環境変数を確認してください
  • サーバーを直接実行してテストしてください：python azure_ai_agent_service_server.py または uv run python azure_ai_agent_service_server.py

• Azure AI Agent Service の問題：

  • Azure AI Project が正しく設定されていることを確認してください
  • 接続が存在し、適切に設定されていることを確認してください
  • Azure の認証状態を確認してください

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サーバーのカスタマイズ

• **ツールの指示を変更する：**各エージェントに提供される指示を調整して、クエリの処理方法を変更します
• 新しいツールを追加する：@mcp.tool() デコレーターを使用して、追加のツールを統合します
• **応答形式をカスタマイズする：**Claude Desktop に返す応答の形式を編集します
• **ウェブ検索パラメーターを調整する：**ウェブ検索ツールを変更して、特定のドメインに絞り込みます

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ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。