AzPolicyMCP

AzPolicyMCP

🚀 基于MCP协议的Azure政策管理工具(AzPolicy)

本项目专注打造一个基于MCP协议的政策管理工具(AzPolicy),主要用于Azure政策的定义、验证和部署。它借助REST API与Azure服务交互,利用JSON Schema进行数据验证,还能通过GitHub接口获取政策示例。项目采用模块化设计,有详细文档和测试用例,提升了可维护性和扩展性。

🚀 快速开始

本项目是一个基于MCP协议的政策管理工具(AzPolicy),专注于Azure政策的定义、验证和部署。它通过REST API与Azure服务交互,利用JSON Schema验证数据,借助GitHub接口获取政策示例,采用模块化设计,具备详细文档和测试用例。

✨ 主要特性

AzPolicy定义

  • 支持从GitHub仓库下载Azure政策定义。
  • 提供JSON Schema验证,保证政策格式准确。
  • 允许用户自定义和扩展政策定义。

AzPolicy验证工具

  • 运用jsonschema库对政策文件严格验证。
  • 支持多种验证模式,包含模式、分隔符和排除规则。
  • 提供详细错误报告,方便快速定位问题。

AzPolicy部署

  • 通过Azure REST API实现政策的发布与管理。
  • 支持多租户环境下的策略同步。
  • 提供参数化配置,以适应不同业务场景。

🔧 技术细节

技术选型

属性 详情
协议 基于Model Context Protocol(MCP),实现模型上下文交换,确保系统间数据的一致性和互操作性
REST API集成 使用requests库与Azure服务交互,支持身份验证、错误处理和日志记录功能
JSON Schema验证 通过jsonschema库对政策文件进行结构化验证,确保符合预定义模式要求
GitHub接口 整合GitHub API获取最新政策示例和文档信息,支持版本控制和协作开发

实现细节

AzPolicy下载与验证

import requests
from jsonschema import validate

def fetch_policy_from_github(repo, path):
url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents/{path}"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"Failed to fetch policy: {response.text}")

def validate_policy(policy_json, schema):
try:
validate(instance=policy_json, schema=schema)
return True
except jsonschema.ValidationError as e:
print(f"Validation error: {str(e)}")
return False

AzPolicy部署

import os
from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials

def deploy_policy(subscription_id, resource_group_name, policy_set_name, policy_file):
credentials = ServicePrincipalCredentials(
client_id=os.getenv('AZURE_CLIENT_ID'),
secret=os.getenv('AZURE_CLIENT_SECRET'),
tenant=os.getenv('AZURE_TENANT_ID')
)
# Implement Azure Policy deployment logic here

⚠️ 风险分析与应对策略

政策验证失败风险

  • 原因:输入的政策文件不符合预定义的JSON Schema。
  • 应对措施:增加详细的错误日志和用户友好的提示信息,指导用户修正问题。

GitHub API访问限制

  • 原因:频繁调用GitHub API可能导致IP被封禁或速率限制。
  • 应对措施:引入请求间隔、使用代理池,并缓存已获取的政策示例以减少重复请求。

Azure服务不可用

  • 原因: Azure云服务出现故障或网络问题导致API调用失败。
  • 应对措施:增加重试机制和错误处理逻辑,确保系统具备良好的容错能力。

📚 项目价值

提升政策管理效率

通过自动化工具实现政策的快速验证与部署,减少人为错误。

增强系统稳定性

使用严格的格式检查和全面的测试用例,确保系统的健壮性和可靠性。

促进团队协作

提供统一的接口和文档,便于开发人员快速上手并进行高效的代码审查。

🌟 未来扩展

支持多云环境

在现有Azure基础上,逐步扩展对AWS、Google Cloud等其他云平台的支持。

引入AI辅助验证

利用机器学习技术预测潜在的政策冲突,并提供优化建议。

构建可视化界面

开发图形化用户界面,便于非技术人员查看和管理复杂的政策配置。

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  • system 提出于 2025-09-30 07:48

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