Azure MCP Hub MCP Sunucusu

“Azure MCP Hub” MCP Sunucusu ne yapar?

Azure MCP Hub, geliştiricilerin Azure üzerinde Model Context Protocol (MCP) sunucuları oluşturmasını, çalıştırmasını veya yeniden kullanmasını sağlayan merkezi bir kaynaktır ve C#, Python, Java ve JavaScript dahil olmak üzere birden fazla programlama dilini destekler. Bir rehber ve toplayıcı olarak hareket eder; örnek sunuculara, araçlara, kaynaklara ve SDK’lara bağlantılar ile referanslar sunarak gerçek API’lerle etkileşime girebilen AI ajanlarının geliştirilmesini hızlandırır. MCP kullanarak geliştiriciler, AI asistanlarını harici veri kaynaklarına, API’lere veya servislere sorunsuzca bağlayabilir; veritabanı sorguları, dosya yönetimi ve geliştirme ile altyapı araçlarıyla entegrasyon gibi gelişmiş iş akışlarını mümkün kılar. Hub ayrıca, yaygın API’lere anında erişim için tak-çalıştır MCP sunucularını öne çıkararak geliştirme sürecini kolaylaştırır ve manuel entegrasyon ihtiyacını azaltır.

Prompt Listesi

Depoda herhangi bir özel prompt şablonu belirtilmemiş veya sunulmamıştır.

Kaynak Listesi

Bu depoda MCP protokolüyle tanımlanan (bağlam için veri/içerik uç noktaları) açık bir MCP kaynağı listelenmemiş veya tanımlanmamıştır.

Araç Listesi

Depoda server.py veya araç tanımları içeren eşdeğer bir uygulama bulunmamaktadır. Bu depo esas olarak diğer MCP sunucularına ve SDK’lara bağlantı merkezi olarak hizmet eder.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• MCP Sunucu Örneklerini Keşfetmek: Popüler veri ve geliştirme API’leri için (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps) açık kaynak MCP sunucularını hızlıca bulun.
• MCP Sunucu Geliştirmesini Hızlandırmak: Kendi MCP sunucunuzu oluşturmak için çoklu dilde SDK ve kod örneklerine erişin.
• MCP’yi AI Framework’lerine Entegre Etmek: MCP sunucularını AI ajan SDK’ları ve framework’lerine (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents) nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.
• Tak-Çalıştır API Erişimi: Önceden hazırlanmış MCP sunucuları ile gerçek API’leri AI ajanlarına en az ayarla sunun.
• Öğrenme ve Katkı: Protokol dokümantasyonuna erişin ve yeni sunucu/araçları pull request yoluyla katkıda bulunun.

Nasıl kurulur

Windsurf

1. Gerekli önkoşulların kurulu olduğundan emin olun (örn. Node.js, Windsurf).
2. Windsurf’ün yapılandırma dosyasını açın (genellikle windsurf.json veya benzeri bir ayar dosyası).
3. mcpServers bölümüne aşağıdaki JSON kodu ile Azure MCP Hub sunucusunu ekleyin.
4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Sunucunun listelendiğini ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

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

API anahtarlarını güvenli tutmak:

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

Claude

1. Node.js ve Claude’u (gerekiyorsa) kurun.
2. Claude’un yapılandırma dosyasını bulun.
3. Aşağıda gösterildiği gibi Azure MCP Hub sunucu bloğunu ekleyin.
4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Başarılı entegrasyonu doğrulayın.

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

API anahtarlarını güvenli tutmak:

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

Cursor

1. Önkoşulları kurun (Node.js, Cursor).
2. Cursor’ın MCP sunucu yapılandırmasını düzenleyin.
3. Azure MCP Hub sunucusu kaydını ekleyin.
4. Kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
5. Sunucunun tanındığını doğrulayın.

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

API anahtarlarını güvenli tutmak:

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

Cline

1. Node.js ve Cline’ın kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline’ın yapılandırma dosyasını açın.
3. Aşağıda gösterildiği gibi Azure MCP Hub sunucusunu ekleyin.
4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Doğru bağlantı sağlandığını kontrol edin.

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

API anahtarlarını güvenli tutmak:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP’yi kullanmak

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatıyla ekleyin:

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

Yapılandırmayı yaptıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “azure-mcp-hub” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz:
Bu MCP hub deposu, referans ve keşif kaynağı olarak son derece değerlidir; ancak kendi başına prompt, araç veya kaynak içeren bir MCP sunucusu uygulamaz. Kendi MCP sunucularını keşfetmek veya oluşturmak isteyen geliştiriciler için rehberlik ve çalışan örneklerle bağlantılar sunmak üzere idealdir.

MCP Puanı

Puan:
Yukarıdaki tablolara göre, bu depo bir MCP sunucu uygulaması olarak 3/10 puan alırken (çünkü kendisi bir sunucu değil, bir hub’dır), MCP geliştirme için değerli bir referans ve topluluk kaynağı olarak 9/10 puan alır.