MCP KQL Server

io.github.4R9UN由 GitHub 帳號 4R9UN 發布v2.1.5更新於 Oct 24, 2026

Execute KQL in AI prompts via NL2KQL with schema discovery and Azure Data Explorer integration

已驗證STDIO僅桌面資料庫資料與分析

概覽

AI 產生的概覽

一個本機 MCP 伺服器，讓助理把自然語言問題轉成 KQL，並透過結構描述探索對 Azure Data Explorer 執行查詢。

可以做什麼
將自然語言提示轉換為針對 Azure Data Explorer 的 KQL 查詢，並藉由結構描述探索讓產生的查詢立基於可用的資料表和資料行。對已連線的 Azure Data Explorer 資源執行產生的 KQL。清單未列出個別工具，因此確切操作在此無法說明。
適用情境
當你使用 Azure Data Explorer，希望助理依日常語言問題起草並執行 KQL 查詢、而不必自行撰寫查詢語法時，適合加入。
執行需求
以本機程序透過 stdio 執行，安裝自 PyPI 套件 mcp-kql-server，需要 Python 環境。它連線 Azure Data Explorer，意味著需要可存取的叢集與資料庫以及 Azure 認證，但清單未宣告任何驗證方式或環境變數。
安裝前請注意
查詢會在實際的 Azure Data Explorer 資料庫上執行，產生的 KQL 可能讀取資料，在大型資料表上也可能耗時或產生費用，執行前請先檢視查詢。清單未說明驗證細節，安裝前請確認認證如何提供以及查詢資料送往何處。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 MCP KQL Server，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v2.1.5最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 25%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。