
Azure MCP Server-integratie
De Azure MCP Server maakt naadloze integratie mogelijk tussen AI-agenten en het Azure-cloudecosysteem, waardoor AI-gestuurde automatisering, resourcebeheer en w...
Met Azure MCP Hub kunnen ontwikkelaars Model Context Protocol-servers voor AI-agenten ontdekken, bouwen en integreren. Het biedt SDK’s, voorbeelden en directe API-toegang.
Azure MCP Hub is een centrale bron voor ontwikkelaars om Model Context Protocol (MCP) servers op Azure te bouwen, te draaien of te hergebruiken, met ondersteuning voor meerdere programmeertalen zoals C#, Python, Java en JavaScript. Het fungeert als gids en verzamelpunt en biedt links en verwijzingen naar voorbeeldservers, tools, bronnen en SDK’s om de ontwikkeling van AI-agenten die met echte API’s kunnen communiceren te versnellen. Door MCP te benutten, kunnen ontwikkelaars AI-assistenten naadloos koppelen aan externe gegevensbronnen, API’s of diensten, waardoor geavanceerde workflows mogelijk worden zoals databasequeries, bestandsbeheer en integratie met ontwikkel- en infrastructuurtools. De hub wijst ook op plug-and-play MCP-servers voor directe toegang tot veelgebruikte API’s, zodat de ontwikkeling wordt gestroomlijnd en minder handmatig integratiewerk vereist is.
Er worden geen specifieke prompt-sjablonen genoemd of aangeboden in de repository.
Er zijn geen expliciete MCP-bronnen (zoals gedefinieerd door het MCP-protocol: data/content endpoints voor context) vermeld of beschreven in deze repository.
Er is geen server.py of vergelijkbare implementatie met tool-definities aanwezig in de repository. Deze repository dient voornamelijk als hub met links naar andere MCP-servers en SDK’s.
windsurf.json
of een vergelijkbaar bestand).mcpServers
.{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"mcpServers": {
"azure-mcp-hub": {
"command": "npx",
"args": ["@azure/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${API_KEY}"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je eerst de MCP-component toe aan je flow en verbind je die met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"azure-mcp-hub": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na de configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “azure-mcp-hub” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te wijzigen naar jouw eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Centrale hub voor MCP-bronnen, voorbeelden en integraties |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van Bronnen | ⛔ | Geen expliciete MCP-“bronnen” gedefinieerd |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen tools/server.py implementatie |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguratie voor env-vars meegeleverd |
Sampling Support (minder belangrijk bij score) | ⛔ | Niet vermeld |
Onze mening:
Deze MCP hub-repository is zeer waardevol als naslag- en ontdekkingsbron, maar implementeert zelf geen MCP-server met prompts, tools of bronnen. Hij is vooral geschikt voor ontwikkelaars die MCP-servers willen verkennen of bouwen met behulp van richtlijnen en links naar werkende voorbeelden.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 4 |
Aantal Stars | 19 |
Beoordeling:
Op basis van bovenstaande tabellen scoort deze repository een 3/10 als MCP-serverimplementatie (omdat het een hub is, geen server zelf), maar een 9/10 als waardevolle referentie en communitybron voor MCP-ontwikkeling.
Azure MCP Hub is een centrale bron voor ontwikkelaars om Model Context Protocol (MCP) servers op Azure te ontdekken, bouwen en integreren. Het biedt links, SDK’s en best practices voor het koppelen van AI-agenten aan echte API’s en diensten.
Nee, Azure MCP Hub dient vooral als een referentiehub en verzamelpunt van links, SDK’s en servervoorbeelden. Het implementeert zelf geen prompts of tool-definities.
Azure MCP Hub is ideaal voor het ontdekken van MCP-servervoorbeelden, toegang tot SDK’s om je eigen servers te bouwen, snel integreren van kant-en-klare MCP-servers en leren over best practices in AI/agentontwikkeling.
Sla je API-sleutels op in omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in de MCP-serverconfiguratie zoals getoond in de voorbeelden. Dit helpt om je credentials veilig te houden.
Ja! Voeg de MCP-component toe aan je FlowHunt-flow en configureer deze met de Azure MCP Hub-servergegevens om je AI-agenten toegang te geven tot de API’s van je MCP-servers.
Versnel je AI-agent en API-integratieprojecten met de Azure MCP Hub—de centrale bron voor MCP-servervoorbeelden, SDK’s en best practices.
De Azure MCP Server maakt naadloze integratie mogelijk tussen AI-agenten en het Azure-cloudecosysteem, waardoor AI-gestuurde automatisering, resourcebeheer en w...
De DataHub MCP Server vormt de brug tussen FlowHunt AI-agenten en het DataHub metadata-platform. Hiermee wordt geavanceerde data-ontdekking, lijnanalyse, geauto...
De Azure DevOps MCP Server fungeert als brug tussen natuurlijke taalverzoeken en de Azure DevOps REST API, waardoor AI-assistenten en tools DevOps-workflows kun...