Azure MCP Hub MCP-server

Vad gör “Azure MCP Hub” MCP-servern?

Azure MCP Hub är en central resurs för utvecklare att bygga, köra eller återanvända Model Context Protocol (MCP)-servrar på Azure och stödjer flera programmeringsspråk, inklusive C#, Python, Java och JavaScript. Den fungerar som en guide och samlingsplats, och tillhandahåller länkar och referenser till exempelservrar, verktyg, resurser och SDK:er för att påskynda utvecklingen av AI-agenter som kan interagera med riktiga API:er. Genom att använda MCP kan utvecklare koppla AI-assistenter sömlöst mot externa datakällor, API:er eller tjänster, vilket möjliggör förbättrade arbetsflöden såsom databasfrågor, filhantering och integration med utvecklings- och infrastrukturverktyg. Hubben lyfter även fram plug-and-play MCP-servrar för omedelbar åtkomst till vanliga API:er och förenklar utvecklingen genom att minska behovet av manuell integrering.

Lista över promptar

Inga specifika promptmallar nämns eller tillhandahålls i repositoriet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser (enligt MCP-protokollet: data-/innehållsändpunkter för kontext) listas eller beskrivs i detta repository.

Lista över verktyg

Ingen server.py eller motsvarande implementation med verktygsdefinitioner finns i repositoriet. Detta repository fungerar främst som en hubb för länkar till andra MCP-servrar och SDK:er.

Användningsområden för denna MCP-server

• Upptäcka MCP-serverexempel: Hitta snabbt öppen källkod MCP-servrar för populära data- och utvecklings-API:er (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Påskynda MCP-serverutveckling: Få tillgång till SDK:er och kodexempel på flera språk för att bygga egna MCP-servrar.
• Integrera MCP med AI-ramverk: Lär dig koppla in MCP-servrar i AI-agent-SDK:er och ramverk (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Plug-and-play API-åtkomst: Använd färdigbyggda MCP-servrar för att exponera riktiga API:er till AI-agenter med minimal inställning.
• Lära och bidra: Få tillgång till protokolldokumentation och bidra med nya servrar/verktyg via pull requests.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att förutsättningar är installerade (t.ex. Node.js, Windsurf).
2. Öppna Windsurfs konfigurationsfil (ofta windsurf.json eller liknande inställningsfil).
3. Lägg till Azure MCP Hub-servern med ett JSON-exempel i avsnittet mcpServers.
4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern är listad och tillgänglig.

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

Skydda API-nycklar:

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

Claude

1. Installera Node.js och Claude (om det krävs).
2. Leta upp Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till Azure MCP Hub-serverblocket enligt exemplet.
4. Spara ändringar och starta om Claude.
5. Bekräfta att integrationen lyckats.

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

Skydda API-nycklar:

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

Cursor

1. Installera förutsättningar (Node.js, Cursor).
2. Redigera Cursors MCP-serverkonfiguration.
3. Sätt in Azure MCP Hub-serverposten.
4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att servern känns igen.

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

Skydda API-nycklar:

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

Cline

1. Se till att Node.js och Cline är konfigurerade.
2. Öppna Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till Azure MCP Hub-servern enligt nedan.
4. Spara och starta om Cline.
5. Kontrollera att anslutningen fungerar.

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

Skydda API-nycklar:

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

Så här använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, klistra in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “azure-mcp-hub” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning:
Detta MCP-hub-repository är mycket värdefullt som referens- och upptäcktsresurs, men implementerar inte själv någon MCP-server med promptar, verktyg eller resurser. Det passar bäst för utvecklare som vill utforska eller bygga MCP-servrar med vägledning och länkar till fungerande exempel.

MCP-poäng

Betyg:
Baserat på ovanstående tabeller får detta repository 3/10 som MCP-serverimplementation (eftersom det är en hubb, inte en server i sig), men 9/10 som en värdefull referens- och samhällsresurs för MCP-utveckling.