Azure AI Search MCP Server について
Azure AI Search MCP Server は、Claude Desktop から Azure AI サービスを使って検索できるMCP サーバーです。Azure AI Agent Service を利用したドキュメント検索と Web 検索の版、Azure AI Search へ直接接続する版を提供します。
主な機能
- 01Azure AI Agent Service によるドキュメント検索
- 02出典を付与した Bing Web 検索
- 03Azure AI Search への直接接続
- 04キーワード、ベクター、ハイブリッドの検索方式
活用シーン
- 01Claude Desktop から Azure AI Search のインデックス内の非公開ドキュメントを検索
- 02出典付きで最新の Web 情報を調べる
- 03キーワード、ベクター、ハイブリッド検索の結果を比較
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーとして、Claude Desktop などの MCP クライアントに検索機能を提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
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。

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。
-
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
-
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
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
クイックリンク
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)
Azure AI Agent Service 実装(推奨)
セットアップガイド
-
プロジェクトディレクトリ:
mkdir mcp-server-azure-ai-search cd mcp-server-azure-ai-search -
.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 -
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 -
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。
-
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
-
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
-
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
-
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。
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。
-
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 -
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 -
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。 -
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" } } } }
サーバーのテスト
- 新しい設定を読み込むために、Claude Desktop を再起動します
- 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
- 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」
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
- Claude Desktop のログを確認してください(Windows では
-
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
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
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。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。