Azure MCP Hub MCP Server

Hvad laver “Azure MCP Hub” MCP Serveren?

Azure MCP Hub er en central ressource for udviklere til at bygge, køre eller genbruge Model Context Protocol (MCP) servere på Azure, med understøttelse af flere programmeringssprog, herunder C#, Python, Java og JavaScript. Den fungerer som guide og samlingspunkt og tilbyder links og referencer til eksempelservere, værktøjer, ressourcer og SDK’er, som accelererer udviklingen af AI-agenter, der kan interagere med rigtige API’er. Ved at udnytte MCP kan udviklere forbinde AI-assistenter problemfrit til eksterne datakilder, API’er eller tjenester og dermed muliggøre forbedrede arbejdsgange såsom databaseforespørgsler, filhåndtering og integration med udviklings- og infrastrukturværktøjer. Hubben fremhæver også plug-and-play MCP-servere for øjeblikkelig adgang til almindelige API’er, hvilket effektiviserer udviklingen og reducerer behovet for manuel integrationsarbejde.

Liste over Prompts

Ingen specifikke prompt-skabeloner er nævnt eller stillet til rådighed i dette repository.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer (som defineret af MCP-protokollen: data-/indholdsendpoints til kontekst) er angivet eller beskrevet i dette repository.

Liste over Værktøjer

Ingen server.py eller tilsvarende implementering med værktøjsdefinitioner findes i dette repository. Dette repository fungerer primært som et knudepunkt for links til andre MCP-servere og SDK’er.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Opdagelse af MCP-servereksempler: Find hurtigt open source MCP-servere til populære data- og udviklings-API’er (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Accelereret udvikling af MCP-servere: Få adgang til SDK’er og kodeeksempler i flere sprog til at bygge egne MCP-servere.
• Integration af MCP med AI-rammeværker: Lær at tilslutte MCP-servere til AI-agent SDK’er og frameworks (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Plug-and-play API-adgang: Brug færdigbyggede MCP-servere til at eksponere rigtige API’er for AI-agenter med minimal opsætning.
• Læring og bidrag: Få adgang til protokol-dokumentation og bidrag med nye servere/værktøjer via pull requests.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at forudsætningerne er installeret (f.eks. Node.js, Windsurf).
2. Åbn Windsurfs konfigurationsfil (ofte windsurf.json eller en lignende indstillingsfil).
3. Tilføj Azure MCP Hub-serveren med et JSON-udsnit i sektionen mcpServers.
4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificer at serveren er angivet og tilgængelig.

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

Sikring af API-nøgler:

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

Claude

1. Installer Node.js og Claude (hvis nødvendigt).
2. Find Claudes konfigurationsfil.
3. Tilføj Azure MCP Hub-serverblokken som vist.
4. Gem ændringerne og genstart Claude.
5. Bekræft at integrationen er vellykket.

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

Sikring af API-nøgler:

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

Cursor

1. Installer forudsætninger (Node.js, Cursor).
2. Rediger Cursors MCP-serverkonfiguration.
3. Indsæt Azure MCP Hub-serverposten.
4. Gem og genstart Cursor.
5. Valider at serveren genkendes.

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

Sikring af API-nøgler:

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

Cline

1. Sørg for at Node.js og Cline er sat op.
2. Åbn Clines konfigurationsfil.
3. Tilføj Azure MCP Hub-serveren som vist nedenfor.
4. Gem og genstart Cline.
5. Tjek for korrekt forbindelse.

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

Sikring af API-nøgler:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “azure-mcp-hub” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering:
Dette MCP-hub-repository er meget værdifuldt som reference- og opdagelsesressource, men implementerer ikke selv en MCP-server med prompts, værktøjer eller ressourcer. Det er bedst egnet til udviklere, der ønsker at udforske eller opbygge MCP-servere med vejledning og links til fungerende eksempler.

MCP-score

Bedømmelse:
Baseret på ovenstående tabeller scorer dette repository 3/10 som MCP-server-implementering (da det er et hub, ikke en server i sig selv), men 9/10 som en værdifuld reference- og fællesskabsressource for MCP-udvikling.