マイクロソフトのAIサービス販売が不調となり、目標が50%引き下げられた。AI技術は人気だが、企業は人間の代替を完全に行おうとしていないため、マイクロソフトのAzure販売チームの業績は悪化している。
アンソロピックとマイクロソフトが提携を強化し、Claudeモデル3種(Sonnet4.5、Haiku4.5、Opus4.1)がMicrosoft Foundryで一般公開。Azureユーザーはマイクロソフト環境で企業向けAIアプリ開発が可能に。....
Claude 4.5がAzureで一般公開。サーバーレスAPIで利用可能で、既存の消費コミットメントに費用計上。多言語SDK、Entra認証をサポート。Claude Code、Excel連携による数式生成・データ分析、Copilot Studioの多段階研究エージェント機能を追加。....
マイクロソフト、Anthropic、NVIDIAが4500億ドルの協力を発表。Anthropicは3000億ドルを投資しAzureのAI演算力を獲得、両社が各1000億ドルを出資。現状1GW未達も将来拡張の選択肢を含む。....
Phi オープンモデルは、強力で低コスト、低遅延の小型言語モデルです。
Azure AIサービスを活用した、多言語翻訳プロジェクトをワンクリックで生成するツールです。
AI Shellは、マイクロソフトが提供するAIベースのコマンドラインインタラクティブツールです。
動画コンテンツの翻訳と吹き替えを自動化
DeepMostInnovations
強化学習に基づくモデルで、Azure OpenAIの埋め込み技術を使用して顧客会話中の販売転換確率をリアルタイムで予測します。
Epiculous
Violet_Twilight-v0.2はAzure_Dusk-v0.2とCrimson_Dawn-v0.2のSLERP統合モデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートします。
Violet_Twilight-v0.2 は Azure_Dusk-v0.2 と Crimson_Dawn-v0.2 の SLERP 統合モデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートします。
Azure MCP ServerはMCPプロトコルを実装したサーバーで、AIエージェントとAzureサービス(ストレージ、Cosmos DBなど)をシームレスに接続し、自然言語コマンドをAzure操作に変換することをサポートします。
Azure DevOpsのMCPサーバー実装。AIアシスタントに標準化されたプロトコルでAzure DevOps APIにアクセスさせます。
PythonベースのAzure CLIアシスタントで、自然言語処理を通じてAzureコマンドを生成し、Azure MCPサービスに依存して機能を実現します。
これは、Chainlit環境でMCP Serversを使用する方法を示すプロジェクトです。Azure Open AI統合とDev Containersを通じて迅速にデプロイでき、ファイルシステム操作などの例をサポートします。
Azure影響レポートMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)がAzureにリソースの問題を自動的に報告できるツールです。自然言語処理によってユーザーのリクエストを解析し、Azureアカウントを自動認証し、管理APIを介してリソースの影響レポートを送信します。
Steampipe MCPサーバーは、AIアシスタントとクラウドインフラストラクチャデータを接続する架け橋であり、自然言語によるクエリと分析を通じて、AWS、Azure、GCPなど100以上のクラウドサービスをサポートし、セキュリティコンプライアンス分析、コスト最適化、およびクエリ開発支援機能を提供します。
Azure API ManagementをMCPサーバーのAIゲートウェイとして使用し、リモートMCPサーバーのセキュアなアクセスを実現し、最新のMCP認証仕様をサポートします。
Cursor IDEとAzure DevOpsを統合するMCPサーバーで、プロジェクト、作業項目、コードリポジトリ、Pull Requestの相互作用機能を提供し、テスト計画管理とインテリジェントな応答処理をサポートします。
Model Context Protocol (MCP)とAzure OpenAIに基づく最小限のサーバー/クライアントアプリケーション実装で、FastMCPサーバー、Playwrightテストフレームワーク、およびMCP-LLM Bridge変換機能を備えています。
自然言語をKQLクエリに変換して実行する、Azure Log Analyticsを自然言語でクエリするためのMCPサーバーです。CLIモードとサーバーモードをサポートしています。
MCP Serversは、複数のMCP(Model Context Protocol)サーバーを含むdotnetツールの集合です。標準入出力(Stdio)とサーバー送信イベント(SSE)の2つの通信方式を提供し、Azure DevOpsなどのサービスとの統合をサポートし、クライアントツールと汎用フレームワークを含んでいます。
このプロジェクトは、AzureコンテナアプリケーションでMCPプロトコルを使用してOpenAI、Azure OpenAI、GitHubモデルとやり取りする方法を示しています。TODOリストエージェントとの対話を行うための簡単なターミナルアプリケーションのデモを提供します。プロジェクトには、MCPホスト、クライアント、サーバー、LLMプロバイダー、Postgresデータベース、およびツールセットなどの核心コンポーネントが含まれています。
このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) に基づく Azure トラブルシューティングサーバーで、AI アシスタントが Azure 自助 API を通じて Azure リソースの問題を対話的に診断できるようにします。
AzureリソースクエリMCPサーバー、サブスクリプションをまたいだAzureリソースグラフクエリ機能を提供します。
Azure AIサーチエージェントサービスとClaudeデスクトップを統合したMCPサーバー
Azure DevOpsのMCP統合サービスは、ワークアイテム、コードリポジトリ、プロジェクト、カンバン、およびイテレーションへの標準化されたアクセスインターフェースを提供します。
Azure API ManagementをAIゲートウェイとして使用し、Azure Functionsを通じてリモートMCPサーバーへの安全なアクセスを実現し、最新のMCP認証規格に準拠しています。
このプロジェクトはMCPプロトコルを実装したサーバーで、AIアシスタントがAzure DevOpsサービスとやり取りできる機能を提供し、自然言語でのワークアイテム操作、プロジェクト管理、チーム協業などの機能を実現します。
Azure Functionsを使用してリモートMCPサーバーを迅速に構築およびデプロイするためのテンプレートで、ローカルデバッグとクラウドデプロイをサポートします。
AIアシスタントを通じてMicrosoft To Doのタスクとやり取りするサービスで、Node.js環境とAzureアプリ登録による認証設定が必要です。