Azure MCP Hub MCP Server

Azure MCP Hub permette agli sviluppatori di scoprire, costruire e integrare server Model Context Protocol per agenti AI, offrendo SDK, esempi e accesso API immediato.

Azure MCP Hub MCP Server

Cosa fa il server MCP “Azure MCP Hub”?

Azure MCP Hub è una risorsa centrale per sviluppatori che desiderano costruire, eseguire o riutilizzare server Model Context Protocol (MCP) su Azure, supportando diversi linguaggi di programmazione tra cui C#, Python, Java e JavaScript. Funziona come guida e aggregatore, fornendo collegamenti e riferimenti a server di esempio, strumenti, risorse e SDK per accelerare lo sviluppo di agenti AI in grado di interagire con API reali. Sfruttando MCP, gli sviluppatori possono collegare assistenti AI in modo fluido a fonti dati esterne, API o servizi, abilitando workflow avanzati come query a database, gestione di file e integrazione con strumenti di sviluppo e infrastruttura. L’hub evidenzia anche server MCP plug-and-play per un accesso istantaneo alle API più comuni, semplificando lo sviluppo e riducendo la necessità di integrazioni manuali.

Elenco dei Prompt

Nel repository non sono menzionati o forniti template di prompt specifici.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita (come definita dal protocollo MCP: endpoint dati/contenuti per il contesto) è elencata o descritta in questo repository.

Elenco degli Strumenti

Non è presente server.py o un’implementazione equivalente con definizioni di strumenti in questo repository. Questo repository funge principalmente da hub di collegamenti verso altri server MCP e SDK.

Casi d’Uso di questo Server MCP

  • Scoprire Esempi di Server MCP: Trova rapidamente server MCP open source per API di dati e sviluppo popolari (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
  • Accelerare lo Sviluppo di Server MCP: Accedi a SDK ed esempi di codice in diversi linguaggi per costruire server MCP personalizzati.
  • Integrare MCP con Framework AI: Impara a collegare server MCP in SDK e framework di agenti AI (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
  • Accesso API Plug-and-Play: Usa server MCP preconfigurati per esporre API reali agli agenti AI con configurazione minima.
  • Apprendimento e Contributo: Accedi alla documentazione del protocollo e contribuisci con nuovi server/strumenti tramite pull request.

Come configurarlo

Windsurf

  1. Assicurati che i prerequisiti siano installati (ad es. Node.js, Windsurf).
  2. Apri il file di configurazione di Windsurf (spesso windsurf.json o simile).
  3. Aggiungi il server Azure MCP Hub usando uno snippet JSON nella sezione mcpServers.
  4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
  5. Verifica che il server sia elencato e accessibile.
{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API:

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

Claude

  1. Installa Node.js e Claude (se necessario).
  2. Individua il file di configurazione di Claude.
  3. Aggiungi il blocco server Azure MCP Hub come mostrato.
  4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
  5. Conferma l’integrazione avvenuta con successo.
{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API:

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

Cursor

  1. Installa i prerequisiti (Node.js, Cursor).
  2. Modifica la configurazione del server MCP di Cursor.
  3. Inserisci la voce per il server Azure MCP Hub.
  4. Salva e riavvia Cursor.
  5. Valida che il server sia riconosciuto.
{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API:

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

Cline

  1. Assicurati che Node.js e Cline siano configurati.
  2. Apri il file di configurazione di Cline.
  3. Aggiungi il server Azure MCP Hub come mostrato di seguito.
  4. Salva e riavvia Cline.
  5. Controlla la connessione corretta.
{
  "mcpServers": {
    "azure-mcp-hub": {
      "command": "npx",
      "args": ["@azure/mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API:

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

Come utilizzare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow di FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

FlowHunt MCP flow

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “azure-mcp-hub” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.


Panoramica

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
PanoramicaHub centrale per risorse, esempi e integrazioni MCP
Elenco dei PromptNessun template di prompt trovato
Elenco delle RisorseNessuna “risorsa” MCP esplicita definita
Elenco degli StrumentiNessun tool/implementazione server.py
Protezione delle chiavi APIFornito esempio di configurazione con variabili d’ambiente
Supporto Sampling (meno importante in valutazione)Nessuna menzione trovata

La nostra opinione:
Questo repository MCP hub è estremamente utile come riferimento e risorsa di scoperta, ma non implementa di per sé un server MCP con prompt, strumenti o risorse. È particolarmente adatto a sviluppatori che vogliono esplorare o costruire server MCP con indicazioni e collegamenti a esempi funzionanti.


Punteggio MCP

Ha una LICENSE✅ (MIT)
Ha almeno uno strumento
Numero di Fork4
Numero di Star19

Valutazione:
In base alle tabelle sopra, questo repository ottiene un 3/10 come implementazione di server MCP (dato che è un hub, non un vero server), ma un 9/10 come risorsa di riferimento e comunità per lo sviluppo MCP.

Domande frequenti

Cos'è Azure MCP Hub?

Azure MCP Hub è una risorsa centrale per sviluppatori che desiderano scoprire, costruire e integrare server Model Context Protocol (MCP) su Azure. Fornisce collegamenti, SDK e best practice per collegare agenti AI a API e servizi reali.

Azure MCP Hub include prompt o strumenti pronti all'uso?

No, Azure MCP Hub funge principalmente da hub di riferimento e aggregatore di collegamenti, SDK ed esempi di server. Non implementa prompt o definizioni di strumenti direttamente.

Quali sono i principali casi d'uso di Azure MCP Hub?

Azure MCP Hub è ideale per scoprire esempi di server MCP, accedere a SDK per costruire i propri server, integrare rapidamente server MCP preconfigurati e apprendere le migliori pratiche nello sviluppo di AI/agent.

Come posso proteggere le mie chiavi API durante la configurazione del server MCP?

Memorizza le tue chiavi API nelle variabili di ambiente e riferiscile nella configurazione del server MCP come mostrato negli esempi forniti. Questo aiuta a mantenere sicure le tue credenziali.

Posso usare Azure MCP Hub direttamente all'interno dei flow di FlowHunt?

Sì! Aggiungi il componente MCP al tuo flow di FlowHunt e configuralo con i dettagli del server Azure MCP Hub per permettere agli agenti AI di utilizzare le API esposte dai tuoi server MCP.

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