Azure MCP Hub MCP-Server

Was macht der „Azure MCP Hub“ MCP-Server?

Azure MCP Hub ist eine zentrale Ressource für Entwickler, um Model Context Protocol (MCP) Server auf Azure zu erstellen, auszuführen oder wiederzuverwenden. Es werden mehrere Programmiersprachen, darunter C#, Python, Java und JavaScript, unterstützt. Der Hub dient als Leitfaden und Aggregator und stellt Links und Referenzen zu Beispiel-Servern, Tools, Ressourcen und SDKs bereit, um die Entwicklung von KI-Agenten zu beschleunigen, die mit echten APIs interagieren können. Durch die Nutzung von MCP können Entwickler KI-Assistenten nahtlos mit externen Datenquellen, APIs oder Diensten verbinden und dadurch erweiterte Workflows wie Datenbankabfragen, Dateiverwaltung sowie die Integration mit Entwicklungs- und Infrastrukturtools ermöglichen. Der Hub hebt zudem Plug-and-Play-MCP-Server für den sofortigen Zugriff auf gängige APIs hervor, was die Entwicklung vereinfacht und manuellen Integrationsaufwand reduziert.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine spezifischen Prompt-Vorlagen aufgeführt oder bereitgestellt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen (im Sinne des MCP-Protokolls: Daten-/Inhaltsendpunkte für Kontext) in diesem Repository gelistet oder beschrieben.

Liste der Tools

Im Repository gibt es keine server.py oder eine vergleichbare Implementierung mit Tool-Definitionen. Dieses Repository dient in erster Linie als Hub für Links zu anderen MCP-Servern und SDKs.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Entdecken von MCP-Server-Beispielen: Finden Sie schnell Open-Source-MCP-Server für beliebte Daten- und Entwicklungs-APIs (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Beschleunigte MCP-Server-Entwicklung: Greifen Sie auf SDKs und Codebeispiele in verschiedenen Sprachen zu, um eigene MCP-Server zu entwickeln.
• Integration von MCP mit KI-Frameworks: Lernen Sie, wie MCP-Server in KI-Agenten-SDKs und Frameworks eingebunden werden (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Plug-and-Play-API-Zugriff: Verwenden Sie vorgefertigte MCP-Server, um echten APIs mit minimalem Setup Zugriff für KI-Agenten zu ermöglichen.
• Lernen und Mitwirken: Greifen Sie auf Protokolldokumentationen zu und tragen Sie mit neuen Servern/Tools per Pull-Request bei.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass die Voraussetzungen installiert sind (z.B. Node.js, Windsurf).
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Windsurf (oft windsurf.json oder eine ähnliche Datei).
3. Fügen Sie den Azure MCP Hub Server als JSON-Snippet im Bereich mcpServers hinzu.
4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server gelistet und erreichbar ist.

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

API-Schlüssel sichern:

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

Claude

1. Installieren Sie Node.js und Claude (falls erforderlich).
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Claude.
3. Fügen Sie den Block für den Azure MCP Hub Server wie gezeigt hinzu.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie die erfolgreiche Integration.

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

API-Schlüssel sichern:

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

Cursor

1. Installieren Sie die Voraussetzungen (Node.js, Cursor).
2. Bearbeiten Sie die MCP-Server-Konfiguration von Cursor.
3. Fügen Sie den Eintrag für Azure MCP Hub wie unten ein.
4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server erkannt wurde.

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

API-Schlüssel sichern:

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

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Cline eingerichtet sind.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei von Cline.
3. Fügen Sie den Azure MCP Hub Server wie folgt hinzu.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie auf eine ordnungsgemäße Verbindung.

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

API-Schlüssel sichern:

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

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ fügen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “azure-mcp-hub” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung:
Dieses MCP-Hub-Repository ist als Referenz- und Entdeckungsressource äußerst wertvoll, implementiert jedoch selbst keinen MCP-Server mit Prompts, Tools oder Ressourcen. Es eignet sich am besten für Entwickler, die MCP-Server erkunden oder erstellen möchten und dabei auf Anleitungen und funktionierende Beispiele zurückgreifen wollen.

MCP Score

Bewertung:
Basierend auf den obigen Tabellen erzielt dieses Repository als MCP-Server-Implementierung eine 3/10 (da es ein Hub ist und kein eigener Server), als wertvolle Referenz- und Community-Ressource für die MCP-Entwicklung jedoch eine 9/10.