Azure MCP 허브 MCP 서버

“Azure MCP 허브” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Azure MCP 허브는 개발자가 Azure에서 Model Context Protocol(MCP) 서버를 구축, 실행 또는 재사용할 수 있도록 지원하는 중앙 리소스입니다. C#, Python, Java, JavaScript 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 샘플 서버, 도구, 리소스, SDK 등에 대한 링크와 참조를 제공하여 실제 API와 상호작용하는 AI 에이전트 개발을 가속화합니다. MCP를 활용하면 개발자는 AI 어시스턴트를 외부 데이터 소스, API, 서비스에 원활하게 연결할 수 있으며, 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, 개발 및 인프라 도구와의 통합 등 향상된 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 허브는 또한 즉시 사용할 수 있는 플러그 앤 플레이 MCP 서버를 소개하여, 일반적인 API에 대한 신속한 접근과 개발 간소화, 수동 통합 필요성을 줄여줍니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

MCP 프로토콜에서 정의하는 명시적인 MCP 리소스(컨텍스트를 위한 데이터/콘텐츠 엔드포인트)는 이 저장소에 나열되거나 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

이 저장소에는 도구 정의가 포함된 server.py 또는 이에 상응하는 구현이 없습니다. 주로 다른 MCP 서버와 SDK에 대한 링크 허브 역할을 합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• MCP 서버 샘플 탐색: Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps 등 인기 데이터 및 개발 API용 오픈소스 MCP 서버를 빠르게 찾을 수 있습니다.
• MCP 서버 개발 가속화: 맞춤 MCP 서버 구축을 위한 다양한 언어의 SDK 및 코드 샘플 활용.
• AI 프레임워크와 MCP 통합: MCP 서버를 AI 에이전트 SDK 및 프레임워크(Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents 등)에 연결하는 방법 학습.
• 플러그 앤 플레이 API 액세스: 미리 구축된 MCP 서버로 AI 에이전트가 실제 API에 최소한의 설정만으로 접근 가능.
• 학습 및 기여: 프로토콜 문서 확인 및 Pull Request로 새로운 서버/도구 기여.

설정 방법

Windsurf

1. 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요 (예: Node.js, Windsurf).
2. Windsurf의 설정 파일(보통 windsurf.json 또는 유사한 파일)을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 아래 JSON 스니펫을 추가해 Azure MCP 허브 서버를 등록하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 목록에 표시되고 접근 가능한지 확인하세요.

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

API 키 보안 방법:

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

Claude

1. Node.js와 Claude(필요한 경우)를 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일을 찾으세요.
3. 아래와 같이 Azure MCP 허브 서버 블록을 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 정상적으로 통합되었는지 확인하세요.

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

API 키 보안 방법:

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

Cursor

1. 필수 프로그램(Node.js, Cursor)을 설치하세요.
2. Cursor의 MCP 서버 설정을 편집하세요.
3. Azure MCP 허브 서버 항목을 추가하세요.
4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버가 인식되는지 확인하세요.

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

API 키 보안 방법:

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

Cline

1. Node.js와 Cline이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일을 여세요.
3. 아래와 같이 Azure MCP 허브 서버를 추가하세요.
4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 정상적으로 연결되었는지 확인하세요.

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

API 키 보안 방법:

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로서 모든 기능과 능력을 사용할 수 있습니다. “azure-mcp-hub"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

저희 의견:
이 MCP 허브 저장소는 참조 및 탐색 리소스로서 매우 유용하지만, 자체적으로 프롬프트, 도구, 리소스를 구현한 MCP 서버는 아닙니다. MCP 서버를 탐색하거나 구축하려는 개발자에게 가이드와 동작 예제 링크를 제공하는 데 가장 적합합니다.

MCP 점수

평가:
위 표를 바탕으로, 이 저장소는 MCP 서버 구현으로는 3/10(허브 역할이므로), MCP 개발을 위한 참조 및 커뮤니티 리소스로는 9/10의 점수를 줍니다.