Azure 구독 내에서 실행되는 AI 기반 운영 워크벤치로, 아키텍처를 자동 분석하고 전문가 에이전트가 문제를 조사·해결합니다.
중간맛 분석
스택: Python 3.12 FastAPI + React 18 + PostgreSQL + Azure MCP 서버. 난이도: 중상(원클릭 배포 가능하지만 LLM 설정 및 Azure 권한 이해 필요). 바로 쓸 수 있나?: 예 — Compose로 로컬 실행 또는 Azure 원클릭 배포($25-35/월 예상). 데모: 스크린샷에서 War Room 병렬 조사, 아키텍처 다이어그램, Well-Architected 평가, 성능 프로파일러, 모니터링·백업·은퇴 레이더 확인 가능. SSE 스트리밍, 문맥 격리 세션, 실시간 도구 호출 타임라인 기능 포함.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- Azure 환경의 성능 병목과 보안 취약점을 AI 에이전트 팀이 자동으로 병렬 조사
- Well-Architected 프레임워크 기반 평가와 NIST/ISO/CIS 준수 현황을 자동화된 대시보드로 추적
- 예정된 Azure 서비스 은퇴와 보안 위험을 조직의 워크로드·담당자와 매핑해 사전 대응
핵심 기능
대안 대비 차별점
읽기 전용 기본값과 승인 기반 쓰기, 실시간 Azure MCP + Microsoft Graph 통합으로 정적 조언 도구보다 라이브 데이터 기반 병렬 에이전트 조사를 제공하며, 자동화·일정·외부 커넥터(Jira·ServiceNow) 연계까지 가능합니다.
준비물
- Docker Desktop
- Azure CLI(az)
- Azure 구독
- LLM API 키(OpenAI·Azure OpenAI·Claude 등 또는 로컬 Ollama/LM Studio)
바로 시작하기
- Azure CLI 로그인 및 구독 설정
az login
az account set --subscription "<your-subscription-id>"
- 환경 설정 파일 복사
Copy-Item .env.example .env
- 전체 스택 실행
docker compose up --build
-
브라우저에서 접속 http://localhost:5173 열기. 백엔드는 시작 시 DB 마이그레이션을 수행하고, 첫 Azure MCP 호출 시
@azure/mcp를npx로 페칭한 뒤 캐싱합니다. -
헬스 체크 및 MCP 도구 확인
curl http://localhost:8000/healthz
별 추이 · 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
이 레포에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/zmustafa/AzureSupportAgent)🔌 클로드에서 바로 써보기
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기