Azure MCP Hub MCP Server

K čemu slouží MCP Server „Azure MCP Hub“?

Azure MCP Hub je centrální zdroj pro vývojáře, kteří chtějí vytvářet, provozovat nebo znovu použít servery Model Context Protocol (MCP) na platformě Azure, a podporuje několik programovacích jazyků včetně C#, Pythonu, Javy a JavaScriptu. Slouží jako průvodce a agregátor, poskytuje odkazy a reference na ukázkové servery, nástroje, zdroje a SDK pro urychlení vývoje AI agentů schopných komunikovat s reálnými API. Díky využití MCP mohou vývojáři snadno připojovat AI asistenty k externím datovým zdrojům, API či službám, což umožňuje pokročilé workflow jako dotazování databáze, správu souborů nebo integraci s vývojářskými a infrastrukturními nástroji. Hub rovněž upozorňuje na plug-and-play MCP servery pro okamžitý přístup k běžným API, což zjednodušuje vývoj a snižuje potřebu ruční integrace.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny ani poskytovány žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V tomto repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje (jak je definuje MCP protokol: data/content endpointy pro kontext).

Seznam nástrojů

V repozitáři se nenachází žádný server.py či ekvivalentní implementace s definicemi nástrojů. Tento repozitář slouží především jako rozcestník na jiné MCP servery a SDK.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Objevování MCP serverových ukázek: Rychlé nalezení open-source MCP serverů pro populární datová a vývojářská API (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Urychlení vývoje MCP serveru: Přístup k SDK a ukázkám kódu v různých jazycích pro tvorbu vlastních MCP serverů.
• Integrace MCP s AI frameworky: Naučte se zapojit MCP servery do SDK a frameworků pro AI agenty (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Plug-and-play přístup k API: Využijte předpřipravené MCP servery a vystavte reálná API AI agentům s minimálním nastavením.
• Výuka a přispívání: Přístup k dokumentaci protokolu a možnost přispívat novými servery/nástroji pomocí pull requestů.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány potřebné předpoklady (např. Node.js, Windsurf).
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurfu (obvykle windsurf.json nebo podobný konfigurační soubor).
3. Přidejte server Azure MCP Hub pomocí JSON úryvku do sekce mcpServers.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že je server uveden a dostupný.

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a Claude (pokud je potřeba).
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte blok serveru Azure MCP Hub, jak je uvedeno.
4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte úspěšnou integraci.

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte potřebné předpoklady (Node.js, Cursor).
2. Upravte konfiguraci MCP serveru v Cursoru.
3. Vložte záznam serveru Azure MCP Hub.
4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že server je rozpoznán.

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Ujistěte se, že máte nastaveno Node.js a Cline.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte server Azure MCP Hub, jak je uvedeno níže.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte správné připojení.

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak použít tento MCP v tocích

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte do toku komponentu MCP a připojte ji ke svému AI agentovi:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "azure-mcp-hub": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Jakmile je nakonfigurováno, AI agent může využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit „azure-mcp-hub“ na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor:
Tento repozitář MCP hubu je velmi hodnotný jako referenční a objevovací zdroj, sám však neimplementuje MCP server s prompty, nástroji, nebo zdroji. Nejlépe se hodí pro vývojáře, kteří chtějí prozkoumat nebo tvořit MCP servery s využitím návodů a odkazů na funkční ukázky.

MCP skóre

Hodnocení:
Na základě výše uvedených tabulek tento repozitář získává skóre 3/10 jako implementace MCP serveru (protože jde o hub, nikoliv samostatný server), ale 9/10 jako hodnotný referenční a komunitní zdroj pro MCP vývoj.