Azure MCP Hub Máy chủ MCP

Máy chủ MCP “Azure MCP Hub” dùng để làm gì?

Azure MCP Hub là nguồn tài nguyên trung tâm dành cho các nhà phát triển xây dựng, vận hành hoặc tái sử dụng các máy chủ Model Context Protocol (MCP) trên Azure, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C#, Python, Java và JavaScript. Nó đóng vai trò như một hướng dẫn và tổng hợp, cung cấp liên kết và tham khảo đến các máy chủ mẫu, công cụ, tài nguyên và SDK giúp tăng tốc phát triển tác nhân AI có thể tương tác với API thực. Thông qua MCP, lập trình viên có thể kết nối trợ lý AI liền mạch với các nguồn dữ liệu ngoài, API hoặc dịch vụ, cho phép các luồng công việc nâng cao như truy vấn cơ sở dữ liệu, quản lý tệp và tích hợp với các công cụ phát triển hoặc hạ tầng. Hub này cũng làm nổi bật các máy chủ MCP plug-and-play để truy cập nhanh các API phổ biến, giúp đơn giản hóa phát triển và giảm nhu cầu tích hợp thủ công.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập hoặc cung cấp trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào (theo định nghĩa giao thức MCP: endpoint dữ liệu/nội dung cho context) được liệt kê hoặc mô tả trong kho lưu trữ này.

Danh sách Công cụ

Không có tệp server.py hoặc triển khai tương đương với định nghĩa công cụ hiện diện trong kho lưu trữ. Kho lưu trữ này chủ yếu đóng vai trò là trung tâm liên kết đến các máy chủ MCP và SDK khác.

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

• Khám phá mẫu máy chủ MCP: Nhanh chóng tìm các máy chủ MCP mã nguồn mở cho các API dữ liệu và phát triển phổ biến (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Tăng tốc phát triển máy chủ MCP: Truy cập SDK và ví dụ mã nguồn ở nhiều ngôn ngữ để xây dựng máy chủ MCP tùy chỉnh.
• Tích hợp MCP với các framework AI: Tìm hiểu cách cắm máy chủ MCP vào các SDK và framework tác nhân AI (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Truy cập API plug-and-play: Sử dụng các máy chủ MCP dựng sẵn để cung cấp API thực cho tác nhân AI với thiết lập tối thiểu.
• Học tập và đóng góp: Truy cập tài liệu giao thức và đóng góp máy chủ/công cụ mới qua pull request.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo đã cài đặt các điều kiện tiên quyết (ví dụ: Node.js, Windsurf).
2. Mở tệp cấu hình của Windsurf (thường là windsurf.json hoặc tệp cài đặt tương tự).
3. Thêm máy chủ Azure MCP Hub bằng đoạn JSON vào phần mcpServers.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ đã được liệt kê và truy cập được.

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

Bảo mật khóa API:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js và Claude (nếu cần).
2. Xác định vị trí tệp cấu hình của Claude.
3. Thêm block máy chủ Azure MCP Hub như bên dưới.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận tích hợp thành công.

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

Bảo mật khóa API:

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

Cursor

1. Cài đặt các điều kiện tiên quyết (Node.js, Cursor).
2. Chỉnh sửa cấu hình máy chủ MCP của Cursor.
3. Thêm mục máy chủ Azure MCP Hub.
4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác thực máy chủ đã được nhận diện.

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

Bảo mật khóa API:

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

Cline

1. Đảm bảo đã thiết lập Node.js và Cline.
2. Mở tệp cấu hình của Cline.
3. Thêm máy chủ Azure MCP Hub như ví dụ bên dưới.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra kết nối.

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

Bảo mật khóa API:

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

Cách sử dụng MCP này bên trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với toàn bộ chức năng và khả năng. Lưu ý thay thế “azure-mcp-hub” bằng tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay đổi URL thành địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Ý kiến của chúng tôi:
Kho MCP hub này rất giá trị như nguồn tham khảo và khám phá nhưng không tự triển khai máy chủ MCP với prompt, công cụ hay tài nguyên. Nó phù hợp nhất cho các lập trình viên muốn khám phá hoặc xây dựng máy chủ MCP với hướng dẫn và liên kết đến các ví dụ thực tế.

Điểm MCP

Đánh giá:
Dựa trên các bảng trên, kho lưu trữ này được chấm 3/10 với tư cách là một triển khai máy chủ MCP (vì nó là hub, không phải máy chủ thực), nhưng 9/10 là nguồn tham khảo và tài nguyên cộng đồng giá trị cho phát triển MCP.