Jak przekształcić asystenta AI w inżyniera chmury dla Azure
Gdy prosisz model językowy o pomoc przy wdrożeniu w chmurze, zazwyczaj otrzymujesz uprzejmą, ale bezużyteczną odpowiedź. Model cytuje ogólną dokumentację sprzed pięciu lat, myli nazwy usług i z entuzjazmem zaleca polecenia, które kończą się błędami autoryzacji. Agenci AI potrafią pisać kod funkcji, ale jeśli chodzi o infrastrukturę, prawa dostępu i rzeczywiste zarządzanie zasobami, są ślepi.
Microsoft podszedł do tego problemu systematycznie i udostępnił repozytorium azure-skills. To wtyczka dla agentów AI, która łączy określony kontekst zadania z wykonywaniem poleceń na żywo poprzez protokół MCP.
Co kryje się w środku
Zespół projektowy podzielił rozwiązanie na dwa poziomy: logikę decyzyjną i praktyczne działania.
Pierwszy poziom to skills (umiejętności). To gotowe scenariusze, drzewa decyzyjne i ograniczenia. Wyjaśniają asystentowi, jak wygląda przepływ pracy w Azure, jakie kontrole należy przeprowadzić przed wdrożeniem, jak skonfigurować monitorowanie przez Application Insights lub jak obliczyć koszty zasobów.
Drugi poziom to narzędzia wykonawcze. Wtyczka łączy się z Azure MCP Server, który zawiera ponad 200 narzędzi dla 40 usług. Jeśli agent zdecyduje się sprawdzić listę grup zasobów lub odczytać logi z awaryjnego kontenera, nie wymyśla odpowiedzi — wykonuje prawdziwe wywołanie API przez protokół MCP.
Istnieje również osobna integracja z Foundry MCP. Jest potrzebna dla osób wdrażających modele uczenia maszynowego i budujących pipeline'y oparte na Microsoft Foundry.
Aby rozpocząć, potrzebujesz Node.js w wersji 18 lub wyższej, zainstalowanego Azure CLI (
) oraz Azure Developer CLI (
), jeśli wdrażasz infrastrukturę z szablonów.
Jeśli używasz menedżera pakietów APM, instalacja we wszystkich obsługiwanych środowiskach odbywa się jedną linią:
Najpierw dodaj źródło:
Następnie zainstaluj samą wtyczkę:
W Claude Code wtyczka jest dostępna bezpośrednio z oficjalnego katalogu. Wystarczy uruchomić polecenie:
Możesz też znaleźć ją przez interfejs wtyczek:
W Cursor instalacja odbywa się przez katalog rozszerzeń w ustawieniach edytora:
W Codex wtyczkę dodaje się podobnie przez marketplace:
Następnie otwórz listę wtyczek poleceniem
i wybierz potrzebną:
W Codex możesz też selektywnie wyłączać poszczególne skills przez menu
:
W środowisku JetBrains proces składa się z kilku kroków. Najpierw upewnij się, że wtyczka GitHub Copilot jest zaktualizowana do najnowszej wersji, a następnie włącz eksperymentalną obsługę skills w ustawieniach: Tools > GitHub Copilot > Chat > Enable Skills.
Po ponownym uruchomieniu IDE możesz zainstalować oficjalny Azure Toolkit for IntelliJ, który sam zaproponuje instalację skills:
Możesz też zainstalować skills globalnie przez npx w terminalu:
Wynik możesz zweryfikować bezpośrednio w czacie Copilot, wpisując
:
Obsługiwane środowiska i instalacja
Twórcy wtyczki zapewnili jej wieloplatformowość. Można ją podłączyć do niemal każdego popularnego agenta.
Będziesz potrzebować Node.js w wersji 18+, zainstalowanego Azure CLI (
) oraz Azure Developer CLI (
), jeśli wdrażasz infrastrukturę z szablonów.
Jeśli używasz menedżera pakietów APM, instalacja we wszystkich obsługiwanych środowiskach odbywa się jedną linią:
Najpierw dodaj źródło:
Następnie zainstaluj samą wtyczkę:
GitHub Copilot CLI
Najpierw dodaj źródło:
Następnie zainstaluj samą wtyczkę:
Claude Code
W Claude Code wtyczka jest dostępna bezpośrednio z oficjalnego katalogu. Wystarczy uruchomić polecenie:
Możesz też znaleźć ją przez interfejs wtyczek:
Cursor
W Cursor instalacja odbywa się przez katalog rozszerzeń w ustawieniach edytora:
Codex CLI
W Codex wtyczkę dodaje się podobnie przez marketplace:
Następnie otwórz listę wtyczek poleceniem
i wybierz potrzebną:
W Codex możesz też selektywnie wyłączać poszczególne skills przez menu
:
IntelliJ IDEA
W środowisku JetBrains proces składa się z kilku kroków. Najpierw upewnij się, że wtyczka GitHub Copilot jest zaktualizowana do najnowszej wersji, a następnie włącz eksperymentalną obsługę skills w ustawieniach: Tools > GitHub Copilot > Chat > Enable Skills.
Po ponownym uruchomieniu IDE możesz zainstalować oficjalny Azure Toolkit for IntelliJ, który sam zaproponuje instalację skills:
Możesz też zainstalować skills globalnie przez npx w terminalu:
Wynik możesz zweryfikować bezpośrednio w czacie Copilot, wpisując
:
Praca z izolowanymi chmurami
Domyślnie serwer MCP łączy się z Azure Public Cloud. Jeśli Twoja firma działa w izolowanych chmurach, takich jak Azure China czy Azure US Government, musisz ręcznie dostosować konfigurację.
W Copilot CLI lista aktywnych serwerów otwiera się poleceniem
:
Następnie edytuj parametry, wywołując
i dodaj argument
lub
:
Przed uruchomieniem upewnij się, że lokalne narzędzia są również autoryzowane w wymaganym środowisku. Na przykład dla Azure CLI przełącznik wygląda tak:
Rzeczywiste scenariusze
Gdy wszystko jest skonfigurowane, asystent przestaje odpowiadać abstrakcyjnymi poradami. Możesz zlecać bezpośrednie, praktyczne zadania w kontekście otwartego projektu:
— agent analizuje projekt, wybiera odpowiednią usługę (na przykład Azure Container Apps) i generuje pliki konfiguracyjne.
— sprawdza szablony Bicep lub Terraform pod kątem błędów przed wysłaniem do chmury.
— wykonuje prawdziwe żądanie przez MCP i wyświetla listę kont magazynu z aktywnej subskrypcji.
— uruchamia analizę kosztów i znajduje zapomniane, nieużywane dyski lub nadmiarowe maszyny wirtualne.
— pobiera świeże logi aplikacji, sprawdza status probe'ów i wyjaśnia przyczynę awarii.
— wybiera minimalnie niezbędne role RBAC na zasadzie najmniejszych uprawnień.
Podsumowanie
Repozytorium
rozwiązuje główny problem tworzenia chmury z AI: lukę między generowaniem kodu a rzeczywistym kontekstem infrastruktury. Zamiast ręcznie przenosić logi z portalu do okna czatu i z powrotem, dajesz agentowi dostęp do zarządzanych narzędzi.
Komu projekt najbardziej pomoże:
- Programistom regularnie wdrażającym usługi w Azure, którzy są zmęczeni przełączaniem się między terminalem, portalem i dokumentacją.
- Zespołom wdrażającym agentów AI w codziennych workflow opartych na VS Code, Cursor lub Claude Code.
Repozytorium jest otwarte na licencji MIT, aktywnie rozwijane i zsynchronizowane z rozwojami zespołu Azure. Zdecydowanie warto je wypróbować, zwłaszcza że podstawowa konfiguracja zajmuje zaledwie kilka minut.
Powiązane projekty