Azure MCP Hub MCP Server

O que o servidor MCP “Azure MCP Hub” faz?

O Azure MCP Hub é um recurso central para desenvolvedores construírem, executarem ou reutilizarem servidores Model Context Protocol (MCP) no Azure, suportando várias linguagens de programação, incluindo C#, Python, Java e JavaScript. Ele atua como um guia e agregador, fornecendo links e referências para servidores de exemplo, ferramentas, recursos e SDKs para acelerar o desenvolvimento de agentes de IA que podem interagir com APIs reais. Ao utilizar o MCP, os desenvolvedores podem conectar assistentes de IA de forma transparente a fontes externas de dados, APIs ou serviços, permitindo fluxos de trabalho aprimorados, como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos e integração com ferramentas de desenvolvimento e infraestrutura. O hub também destaca servidores MCP plug-and-play para acesso instantâneo a APIs comuns, simplificando o desenvolvimento e reduzindo a necessidade de integração manual.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt específico é mencionado ou disponibilizado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito (conforme definido pelo protocolo MCP: endpoints de dados/conteúdo para contexto) está listado ou descrito neste repositório.

Lista de Ferramentas

Não há implementação de server.py ou equivalente com definições de ferramentas neste repositório. Este repositório serve principalmente como um hub de links para outros servidores MCP e SDKs.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Descoberta de Exemplos de Servidores MCP: Encontre rapidamente servidores MCP open-source para APIs populares de dados e desenvolvimento (Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Azure CLI, Kubernetes, GitHub, Azure DevOps).
• Aceleração do Desenvolvimento de MCP: Acesse SDKs e exemplos de código em várias linguagens para construir servidores MCP personalizados.
• Integração do MCP com Frameworks de IA: Aprenda a integrar servidores MCP em SDKs de agentes de IA e frameworks (Semantic Kernel, LangChain.js, Spring AI, OpenAI Agents).
• Acesso Plug-and-Play a APIs: Use servidores MCP pré-construídos para expor APIs reais a agentes de IA com configuração mínima.
• Aprendizado e Contribuição: Acesse a documentação do protocolo e contribua com novos servidores/ferramentas via pull requests.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que os pré-requisitos estão instalados (por exemplo, Node.js, Windsurf).
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (geralmente windsurf.json ou arquivo de configurações similar).
3. Adicione o servidor Azure MCP Hub usando um trecho JSON na seção mcpServers.
4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está listado e acessível.

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

Protegendo as chaves de API:

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

Claude

1. Instale o Node.js e o Claude (se necessário).
2. Localize o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o bloco do servidor Azure MCP Hub conforme mostrado.
4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme a integração com sucesso.

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

Protegendo as chaves de API:

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

Cursor

1. Instale os pré-requisitos (Node.js, Cursor).
2. Edite a configuração do servidor MCP do Cursor.
3. Insira a entrada do servidor Azure MCP Hub.
4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Valide se o servidor foi reconhecido.

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

Protegendo as chaves de API:

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

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js e o Cline estão configurados.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o servidor Azure MCP Hub como mostrado abaixo.
4. Salve e reinicie o Cline.
5. Verifique a conexão adequada.

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

Protegendo as chaves de API:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "azure-mcp-hub": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparaomcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “azure-mcp-hub” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião:
Este repositório do MCP hub é altamente valioso como referência e recurso de descoberta, mas não implementa um servidor MCP com prompts, ferramentas ou recursos. É mais indicado para desenvolvedores que desejam explorar ou construir servidores MCP com orientação e links para exemplos funcionais.

Pontuação MCP

Avaliação:
Com base nas tabelas acima, este repositório recebe uma nota 3/10 como implementação de servidor MCP (pois é um hub, não um servidor em si), mas 9/10 como referência valiosa e recurso comunitário para desenvolvimento MCP.