Azure MCP Hub Serveur MCP

Que fait le serveur MCP “Azure MCP Hub” ?

Azure MCP Hub est une ressource centrale pour les développeurs souhaitant construire, exécuter ou réutiliser des serveurs Model Context Protocol (MCP) sur Azure, prenant en charge plusieurs langages de programmation dont C#, Python, Java et JavaScript. Il agit comme guide et agrégateur, fournissant des liens et références vers des serveurs exemples, outils, ressources et SDKs pour accélérer le développement d’agents IA capables d’interagir avec de vraies APIs. En exploitant MCP, les développeurs peuvent connecter des assistants IA à des sources de données externes, APIs ou services, permettant des workflows avancés comme les requêtes de bases de données, la gestion de fichiers et l’intégration avec des outils de développement et d’infrastructure. Le hub met également en avant des serveurs MCP prêts à l’emploi pour un accès instantané aux APIs courantes, simplifiant le développement et réduisant le besoin de travail d’intégration manuel.

Liste des modèles d’invite

Aucun modèle d’invite spécifique n’est mentionné ou fourni dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite (telle que définie par le protocole MCP : endpoints data/contenu pour le contexte) n’est listée ou décrite dans ce dépôt.

Liste des outils

Aucune implémentation server.py ou équivalent avec des définitions d’outils n’est présente dans le dépôt. Ce dépôt sert principalement de centre de liens vers d’autres serveurs MCP et SDKs.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Découverte d’exemples de serveurs MCP : Trouvez rapidement des serveurs MCP open source pour des APIs de données et de développement populaires (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Accélération du développement de serveurs MCP : Accédez à des SDKs et exemples de code dans plusieurs langages pour construire vos propres serveurs MCP.
• Intégration de MCP avec des frameworks IA : Apprenez à brancher des serveurs MCP dans des SDKs et frameworks d’agents IA (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Accès API plug-and-play : Utilisez des serveurs MCP préconstruits pour exposer de vraies APIs aux agents IA avec une configuration minimale.
• Apprentissage et contribution : Accédez à la documentation du protocole et contribuez de nouveaux serveurs/outils via des pull requests.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que les prérequis sont installés (par exemple, Node.js, Windsurf).
2. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf (souvent windsurf.json ou un fichier de paramètres similaire).
3. Ajoutez le serveur Azure MCP Hub en utilisant un extrait JSON dans la section mcpServers.
4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur est listé et accessible.

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

Sécurisation des clés API :

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

Claude

1. Installez Node.js et Claude (si nécessaire).
2. Localisez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le bloc serveur Azure MCP Hub comme indiqué.
4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez l’intégration réussie.

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

Sécurisation des clés API :

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

Cursor

1. Installez les prérequis (Node.js, Cursor).
2. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cursor.
3. Insérez l’entrée du serveur Azure MCP Hub.
4. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur est reconnu.

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

Sécurisation des clés API :

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

Cline

1. Assurez-vous que Node.js et Cline sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez le serveur Azure MCP Hub comme ci-dessous.
4. Sauvegardez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la bonne connexion.

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

Sécurisation des clés API :

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

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux puis connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “azure-mcp-hub” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notre avis :
Ce dépôt MCP Hub est extrêmement précieux comme ressource de référence et de découverte mais n’implémente pas lui-même un serveur MCP avec invites, outils ou ressources. Il est particulièrement adapté aux développeurs souhaitant explorer ou créer des serveurs MCP avec des guides et exemples concrets.

Score MCP

Note :
D’après les tableaux ci-dessus, ce dépôt obtient une note de 3/10 en tant qu’implémentation de serveur MCP (car il s’agit d’un hub, non d’un serveur à proprement parler), mais une note de 9/10 en tant que ressource de référence et communautaire pour le développement MCP.