Mitä “Azure MCP Hub” MCP-palvelin tekee?

Azure MCP Hub on keskeinen resurssi kehittäjille Model Context Protocol (MCP) -palvelinten rakentamiseen, ajamiseen tai uudelleenkäyttöön Azure-alustalla. Se tukee useita ohjelmointikieliä, kuten C#, Python, Java ja JavaScript. Hubi toimii oppaana ja kokoajana, tarjoten linkkejä ja viitteitä esimerkkipalvelimiin, työkaluihin, resursseihin ja SDK-paketteihin nopeuttaakseen AI-agenttien kehitystä, jotka voivat olla yhteydessä oikeisiin API-rajapintoihin. MCP:n avulla kehittäjät voivat liittää AI-avustajat saumattomasti ulkoisiin tietolähteisiin, API-rajapintoihin tai palveluihin, mahdollistaen kehittyneitä työnkulkuja kuten tietokantakyselyt, tiedostonhallinnan sekä integraation kehitys- ja infrastruktuurityökaluihin. Hubi esittelee myös plug-and-play-tyyppisiä MCP-palvelimia välittömään pääsyyn yleisiin API-rajapintoihin, helpottaen kehitystä ja vähentäen manuaalisen integraation tarvetta.

Kehotteiden lista

Tallennossa ei mainita eikä tarjota erityisiä kehotepohjia.

Resurssilistaus

Tallennossa ei ole lueteltu eikä kuvattu eksplisiittisiä MCP-resursseja (kuten MCP-protokollan mukaisia data-/sisältörajapintoja).

Työkalulistaus

Tallennossa ei ole server.py- tai vastaavaa toteutusta, jossa olisi työkaluja määriteltynä. Tämä tallennus toimii ensisijaisesti linkkihubina muihin MCP-palvelimiin ja SDK-paketteihin.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• MCP-palvelinesimerkkien löytäminen: Löydä nopeasti avoimen lähdekoodin MCP-palvelimia suosittuihin data- ja kehitysrajapintoihin (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• MCP-palvelimen kehityksen nopeuttaminen: Käytä SDK-paketteja ja koodiesimerkkejä eri kielillä omien MCP-palvelinten rakentamiseen.
• MCP:n integrointi AI-kehysratkaisuihin: Opi liittämään MCP-palvelimia AI-agentti-SDK:ihin ja -kehyksiin (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Plug-and-play API-yhteydet: Käytä valmiita MCP-palvelimia, joiden avulla AI-agentit pääsevät oikeisiin API-rajapintoihin minimaalisella määrityksellä.
• Oppiminen ja osallistuminen: Tutustu protokolladokumentaatioon ja osallistu uusien palvelinten/työkalujen kehittämiseen tekemällä pull requesteja.

Näin otat käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että tarvittavat ohjelmistot on asennettu (esim. Node.js, Windsurf).
2. Avaa Windsurfin asetustiedosto (yleensä windsurf.json tai vastaava).
3. Lisää Azure MCP Hub -palvelin JSON-koodilla mcpServers-osioon.
4. Tallenna asetukset ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista, että palvelin näkyy ja on käytettävissä.

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

API-avainten suojaaminen:

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

Claude

1. Asenna Node.js ja Claude (tarvittaessa).
2. Etsi Clauden asetustiedosto.
3. Lisää Azure MCP Hub -palvelin alla olevan mallin mukaisesti.
4. Tallenna muutokset ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista onnistunut integraatio.

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

API-avainten suojaaminen:

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

Cursor

1. Asenna tarvittavat ohjelmistot (Node.js, Cursor).
2. Muokkaa Cursorin MCP-palvelinasetuksia.
3. Lisää Azure MCP Hub -palvelin.
4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on tunnistettu.

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

API-avainten suojaaminen:

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

Cline

1. Varmista, että Node.js ja Cline on asennettu.
2. Avaa Clinen asetustiedosto.
3. Lisää Azure MCP Hub -palvelin kuten alla.
4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Tarkista yhteyden toimivuus.

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

API-avainten suojaaminen:

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

Näin käytät MCP:tä työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimia FlowHuntin työnkulkuun lisäämällä MCP-komponentin työnkulkuun ja liittämällä sen AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Järjestelmän MCP-määritysosioon lisätään MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun määritys on tehty, AI-agentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna hyödyntäen kaikkia sen toimintoja ja ominaisuuksia. Muista vaihtaa “azure-mcp-hub” MCP-palvelimesi oikeaksi nimeksi ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Mielipiteemme:
Tämä MCP-hubi on erittäin arvokas viite- ja löytöresurssi, mutta ei itsessään toteuta MCP-palvelinta kehotteilla, työkaluilla tai resursseilla. Se sopii parhaiten kehittäjille, jotka etsivät esimerkkejä tai rakentavat MCP-palvelimia hyödyntäen ohjeita ja toimivia malleja.

MCP-pisteytys

Arvio:
Yllä olevan taulukon mukaan tämä tallennus saa 3/10 MCP-palvelintoteutuksena (koska kyseessä on hubi, ei itse palvelin), mutta 9/10 arvokkaana viite- ja yhteisöresurssina MCP-kehitykseen.