Azure MCP Hub MCP 服务器

“Azure MCP Hub” MCP 服务器的作用是什么？

Azure MCP Hub 是一个为开发者在 Azure 上构建、运行或复用模型上下文协议（MCP）服务器的中心资源，支持包括 C#、Python、Java 和 JavaScript 在内的多种编程语言。它充当指南与聚合器，提供示例服务器、工具、资源及 SDK 的链接和参考，加速能够与真实 API 交互的 AI 智能体开发。借助 MCP，开发者可将 AI 助手无缝连接到外部数据源、API 或服务，支持数据库查询、文件管理、以及与开发和基础设施工具的集成等增强型工作流。该中心还推荐即插即用的 MCP 服务器，便于快速访问常用 API，简化开发，减少手动集成工作量。

提示词列表

本仓库未提及或提供具体的提示词模板。

资源列表

本仓库未列出或描述任何 MCP 协议定义的明确 MCP “资源”（即用于上下文的数据/内容端点）。

工具列表

本仓库未包含 server.py 或类似的工具定义实现，主要作为指向其他 MCP 服务器和 SDK 链接的中心。

本 MCP 服务器的应用场景

• 发现 MCP 服务器示例： 快速查找主流数据和开发 API（如 Redis、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Azure CLI、Kubernetes、GitHub、Azure DevOps）的开源 MCP 服务器。
• 加速 MCP 服务器开发： 获取多语言的 SDK 和代码示例，助力自定义 MCP 服务器开发。
• 将 MCP 集成到 AI 框架： 学习如何将 MCP 服务器插入 AI 智能体 SDK 与框架（如 Semantic Kernel、LangChain.js、Spring AI、OpenAI Agents）。
• 即插即用 API 访问： 使用预构建的 MCP 服务器，几乎无需配置即可让 AI 智能体访问真实 API。
• 学习与贡献： 访问协议文档，并通过 Pull Request 贡献新的服务器或工具。

如何配置

Windsurf

1. 确保已安装所需环境（如 Node.js、Windsurf）。
2. 打开 Windsurf 的配置文件（通常为 windsurf.json 或类似设置文件）。
3. 在 mcpServers 部分添加 Azure MCP Hub 服务器 JSON 片段。
4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已被列出且可访问。

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

API 密钥安全配置：

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

Claude

1. 安装 Node.js 和 Claude（如有需要）。
2. 找到 Claude 的配置文件。
3. 按下方示例添加 Azure MCP Hub 服务器。
4. 保存并重启 Claude。
5. 确认集成成功。

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

API 密钥安全配置：

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

Cursor

1. 安装所需环境（Node.js、Cursor）。
2. 编辑 Cursor 的 MCP 服务器配置。
3. 插入 Azure MCP Hub 服务器配置项。
4. 保存并重启 Cursor。
5. 验证服务器已被识别。

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

API 密钥安全配置：

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

Cline

1. 确保已安装 Node.js 和 Cline。
2. 打开 Cline 的配置文件。
3. 按如下所示添加 Azure MCP Hub 服务器。
4. 保存并重启 Cline。
5. 检查连接是否正常。

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

API 密钥安全配置：

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

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先需在流程中添加 MCP 组件，并将其连接至您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，获得其全部功能与能力。请记得将 “azure-mcp-hub” 替换为您实际的 MCP 服务器名称，并将 url 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法：
本 MCP hub 仓库作为参考与发现资源极具价值，但本身并未实现带有提示词、工具或资源的 MCP 服务器。最适合希望探索或开发 MCP 服务器的开发者，能为其提供丰富的指导和实际示例链接。

MCP 评分

评分：
根据以上表格，此仓库作为 MCP 服务器实现得分为 3/10（因其为 hub 而非服务器本体），但作为 MCP 开发的参考与社区资源，其价值可达 9/10。