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Azure MCP Serverを使ってみる

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Azure
Model Context Protocol
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はじめに

最近はAzureを触る機会が少々あり、昨今のAIブームの流れから察するに、自然言語でパッとできるツールとかがあるのでは？と調べていたところ、Azure MCP Serverにたどり着きました。なかなか使い心地が良かったので、Azure MCP Serverのご紹介をばと、本記事作成に至ります。

MCPとは

https://zenn.dev/tomo0108/articles/6b472b4c9cacfa

MCPは Model Context Protocol（モデル・コンテキスト・プロトコル）の略で、Anthropic社が提唱したオープンソースのプロトコルです。これによってAIモデル（LLM）が外部のデータソースやツールにアクセスできるようになります。

よく言われている、“AIのUSB‑Cポート”的オープンプロトコルです。

Azure MCP Server とは

https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/developer/azure-mcp-server/tools/

Azure Model Context Protocol (MCP) サーバーには、自然言語プロンプトを使用して Azure サービスを操作するために既存のクライアントから使用できる多くのツールが公開されています。 たとえば、Azure MCP サーバーを使用して、Visual Studio Code の GitHub Copilot エージェント モードまたは次のようなコマンドを使用して他の AI エージェントから Azure リソースと対話できます。

Azure MCP Serverを使うことで、自然言語でAzureリソースを諸々操作できちゃうよ、ということです。素敵すぎる。

環境

本記事では、VS code とGithub Copilot を使うものとします。

必要なもの

以下3点はインストールが必要です。

  • VS code
    以下拡張機能が必要です。

    • Github Copilot(Agent Modeが使えること)

  • Azure CLI

https://learn.microsoft.com/ja-jp/cli/azure/install-azure-cli-windows?view=azure-cli-latest&tabs=azure-cli&pivots=winget

  • node.js

https://nodejs.org/ja/download

Azure MCP Server 有効化

以下の記事に沿ってVS codeでAzure MCP サーバーをインストールします。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/developer/azure-mcp-server/get-started?tabs=one-click%2Cazure-cli&pivots=mcp-github-copilot

  1. azure-mcpのgithubページより、VS code Install allを選択します。

https://github.com/Azure/azure-mcp

  1. VS code が起動するので、「サーバーのインストール」を実行します。

  2. VS Code の設定ファイルである settings.json に以下のように Azure MCP Server の設定が追加されます。

  3. github copilot chatをAgentモードに切り替え、右下のツールマークを押下することで、Azure MCP Serverが起動できていることを確認できます。

実験

いざいざAzure MCP Server を使用してAzureのリソースを操作していきます。
簡単な検証環境を作るよくあるパターンとして、Azure上に仮想マシンVMを作成するケースを試したいと思います。
以下3点をAzure MCP Serverを使って実施します。

  1. リソースグループの作成
  2. 仮想ネットワークVnetの作成
  3. 仮想マシンVMの作成

1. リソースグループの作成

まずは、リソースグループを作ってもらいます。

以下のようなプロンプトで指示を行いました。
「サブスクリプション：XXX
にリソースグループ：azure-mcp-sample-rg001を作成してください。ロケーションはjapan eastでお願いします。」

Azureのリソース操作をするときは、続行するかどうか、毎回聞いてくれます。「続行」を押下します。

完了メッセージ：

Azure Portalでの結果確認：

無事、リソースグループが作成されました。びっくりしてへんな声でた。

2. 仮想ネットワークVnetの作成

続いて、VMを配置するための仮想ネットワークVnetを作成してもらいます。

名前は指定しましたが、めんどうだったので、最小構成でvnetの作成を促すプロンプトで指示しました。
「リソースグループ：azure-mcp-sample-rg001に最小構成のvnetを作成してください。名称はvnet-azure-mcp-sample-001としてください。」

完了メッセージ：

Azure Portalでの結果確認：

無事、Vnetが作成されました。鼻水でた。

3. 仮想マシンVMの作成

最後に、仮想マシンVMを作成します。
ケチなので、課金はできるだけしないような最小構成を要求します。ケチなので。
「リソースグループ：azure-mcp-sample-rg001内のvnet:vnet-azure-mcp-sample-001に、
最小構成のvmを1つ作成してください。最小構成とは、低スペックで可能な限り課金が少なく済む構成を指します。OSの指定は特にありません。」

完了メッセージ：

Azure Portalでの結果確認：

無事、仮想マシンも作成されました。VMの管理者ユーザーもそれっぽく作ってくれてます。正直、うるっときた。

リソースグループ作成～仮想マシンVM作成を一括指示

私は自他ともに認めるめんどくさがりやなので、上記1～3の内容を一括で指示してみます。というか、実際は以下のように一括指示で使うパターンが多いはず。
「サブスクリプション：XXX を使用して、仮想マシンVMの作成を行いたいです。

  1. リソースグループを作成してください。
  • リソースグループ名：azure-mcp-sample-rg002
  • ロケーション：japan east
  1. 作成したリソースグループ内にvnetを作成してください。
    最小構成でお願いします。
  2. 作成したvnet内にvnetを作成してください。
    最小構成のvmを1つ作成してください。最小構成とは、低スペックで可能な限り課金が少なく済む構成を指します。OSの指定は特にありません。」

完了メッセージ：

Azure Portalでの結果確認：

無事、リソースグループ、仮想ネットワークVnet、仮想マシンVMが作成されました。
こんなテキトーな指示にも関わらず、よしなに作成いただき、ありがとうございます、ありがとうございます。。すごすぎ泣いた。

まとめ

ということで、Azure MCP Server を使用してみました。
まだできることは限られているようですが、とても可能性を感じます。そのうちに仕様書やSWのソースコードを読み込んで、Azureインフラ側もそれに合わせて半自動で構築できるようになるのかな、、と考える今日この頃です。
この紹介記事が何かのお役に立てれば幸いです。

参考

  • Azure MCP Server の導入

https://devblogs.microsoft.com/azure-sdk/introducing-the-azure-mcp-server/

  • Azure MCP ServerとGitHub CopilotでAzure上のアプリをできる限り簡単に作る

https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2025/04/30/120000

  • Qiita Azure MCP Server で Azure の リソースを AI エージェントから操作できるようになった！！

https://qiita.com/s_w_high/items/aafbedfcc3c6bcadc6da

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