Como Transformar um Assistente de IA em um Engenheiro de Nuvem para Azure
Quando você pede a um modelo de linguagem ajuda com implantação na nuvem, geralmente recebe uma resposta educada, porém inútil. O modelo cita documentação genérica de cinco anos atrás, confunde nomes de serviços e alegremente recomenda comandos que falham com erros de autorização. Agentes de IA podem escrever código de funções, mas quando se trata de infraestrutura, direitos de acesso e gerenciamento real de recursos, eles são cegos.
A Microsoft adotou uma abordagem sistemática para esse problema e lançou o repositório azure-skills. É um plugin para agentes de IA que conecta contexto de tarefa específico com execução de comandos em tempo real através do protocolo MCP.
O Que Está Dentro da Caixa
A equipe do projeto dividiu a solução em dois níveis: lógica de tomada de decisão e ações práticas.
O primeiro nível é chamado de skills. São cenários prontos, árvores de decisão e restrições. Elas explicam ao assistente como o fluxo de trabalho do Azure é estruturado, quais verificações precisam ser realizadas antes da implantação, como configurar o monitoramento através do Application Insights ou como calcular custos de recursos.
O segundo nível são as ferramentas de execução. O plugin conecta-se ao Azure MCP Server, que contém mais de 200 ferramentas para 40 serviços. Se um agente decidir verificar a lista de grupos de recursos ou ler logs de um container com falha, ele não inventa uma resposta — ele faz uma chamada de API real através do protocolo MCP.
Também há integração separada com o Foundry MCP. É necessária para quem implanta modelos de machine learning e constrói pipelines baseados no Microsoft Foundry.
Para começar, você precisará do Node.js 18 ou superior, Azure CLI instalado (
), e Azure Developer CLI (
) se estiver implantando infraestrutura a partir de templates.
Se você usa o gerenciador de pacotes APM, a instalação em todos os ambientes suportados é feita com uma única linha:
Primeiro, adicione a fonte:
Depois instale o plugin em si:
No Claude Code, o plugin está disponível diretamente do catálogo oficial. Basta executar o comando:
Ou encontre-o através da interface de plugins:
No Cursor, a instalação é feita através do catálogo de extensões nas configurações do editor:
No Codex, o plugin é adicionado de forma semelhante através do marketplace:
Depois disso, abra a lista de plugins com o comando
e selecione o que você precisa:
No Codex, você também pode desativar seletivamente skills individuais através do menu
:
No ambiente JetBrains, o processo consiste em alguns passos. Primeiro, certifique-se de que o plugin do GitHub Copilot está atualizado para a versão mais recente, depois habilite o suporte experimental a skills nas configurações: Tools > GitHub Copilot > Chat > Enable Skills.
Após reiniciar o IDE, você pode instalar o Azure Toolkit for IntelliJ oficial, que por si só oferecerá instalar as skills:
Ou instale skills globalmente via npx no terminal:
Você pode verificar o resultado diretamente no chat do Copilot digitando
:
Ambientes Suportados e Instalação
Os desenvolvedores tornaram o plugin multiplataforma. Ele pode ser conectado a quase qualquer agente popular.
Você precisará do Node.js 18+, Azure CLI instalado (
), e se estiver implantando infraestrutura a partir de templates, também Azure Developer CLI (
).
Se você usa o gerenciador de pacotes APM, a instalação em todos os ambientes suportados é feita com uma única linha:
Primeiro, adicione a fonte:
Depois instale o plugin em si:
GitHub Copilot CLI
Primeiro, adicione a fonte:
Depois instale o plugin em si:
Claude Code
No Claude Code, o plugin está disponível diretamente do catálogo oficial. Basta executar o comando:
Ou encontre-o através da interface de plugins:
Cursor
No Cursor, a instalação é feita através do catálogo de extensões nas configurações do editor:
Codex CLI
No Codex, o plugin é adicionado de forma semelhante através do marketplace:
Depois disso, abra a lista de plugins com o comando
e selecione o que você precisa:
No Codex, você também pode desativar seletivamente skills individuais através do menu
:
IntelliJ IDEA
No ambiente JetBrains, o processo consiste em alguns passos. Primeiro, certifique-se de que o plugin do GitHub Copilot está atualizado para a versão mais recente, depois habilite o suporte experimental a skills nas configurações: Tools > GitHub Copilot > Chat > Enable Skills.
Após reiniciar o IDE, você pode instalar o Azure Toolkit for IntelliJ oficial, que por si só oferecerá instalar as skills:
Ou instale skills globalmente via npx no terminal:
Você pode verificar o resultado diretamente no chat do Copilot digitando
:
Trabalhando com Nuvens Isoladas
Por padrão, o servidor MCP conecta-se ao Azure Public Cloud. Se sua empresa opera em nuvens isoladas como Azure China ou Azure US Government, você precisa ajustar a configuração manualmente.
No Copilot CLI, a lista de servidores ativos é aberta com o comando
:
Depois edite os parâmetros chamando
e adicione o argumento
ou
:
Antes de iniciar, certifique-se de que os utilitários locais também estão autorizados no ambiente necessário. Por exemplo, para o Azure CLI, o switch fica assim:
Cenários Reais
Uma vez que tudo está configurado, o assistente para de responder com conselhos abstratos. Você pode dar tarefas práticas diretas diretamente no contexto de um projeto aberto:
— o agente analisa o projeto, seleciona um serviço adequado (por exemplo, Azure Container Apps) e gera arquivos de configuração.
— verifica modelos Bicep ou Terraform em busca de erros antes de enviar para a nuvem.
— faz uma requisição real através do MCP e exibe a lista de contas de armazenamento da assinatura ativa.
— executa análise de custos e encontra discos não utilizados esquecidos ou máquinas virtuais redundantes.
— solicita logs recentes do aplicativo, verifica o status das probes e explica a causa da falha.
— seleciona as funções RBAC mínimas necessárias com base no princípio do menor privilégio.
O Resultado Final
O repositório
resolve o problema principal do desenvolvimento em nuvem com IA: a lacuna entre a geração de código e o contexto real da infraestrutura. Em vez de transferir manualmente logs da portal para a janela de chat e vice-versa, você dá ao agente acesso a ferramentas gerenciadas.
Para quem o projeto será mais útil:
- Desenvolvedores que implantam serviços regularmente no Azure e estão cansados de alternar entre terminal, portal e documentação.
- Equipes que implementam agentes de IA em fluxos de trabalho diários baseados em VS Code, Cursor ou Claude Code.
O repositório é código aberto sob a licença MIT, é atualizado ativamente e está sincronizado com os desenvolvimentos da equipe do Azure. Definitivamente vale a pena experimentar, especialmente porque a configuração básica leva apenas alguns minutos.
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