关于 Azure Model Context Protocol (MCP) Hub
Azure Model Context Protocol (MCP) Hub 是一个资源导航页，汇集了在 Azure 上构建和集成 MCP 服务的示例、工具与资源。它面向使用 C#、Python、Java 或 JavaScript 开发 AI Agent 的开发者。页面同时列出了若干由社区维护的现成 MCP 服务。
主要功能
- 01在 Azure Functions 上托管 MCP 服务
- 02官方 MCP SDK 多语言列表
- 03主流 AI SDK 与框架集成示例
- 04数据库类现成 MCP 服务列表
- 05DevOps 与基础设施类现成 MCP 服务列表
适用场景
- 01在 Azure 上部署自建 MCP 服务
- 02为 Agent 查找可直接调用的数据库或 DevOps 服务
- 03查阅 MCP 与 Azure AI 框架的集成方式
MCP 相关
该项目本身是资源索引，列出了用于构建 MCP 服务和 MCP 客户端的 SDK，以及可直接接入 Agent 的 MCP 服务，包括 Redis、PostgreSQL、MySQL、Azure CLI 和 Kubernetes 等。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
Azure Model Context Protocol (MCP) Hub
快速构建能够调用真实 API 的 AI Agent。 无论你是 C#、Python、Java 还是 JavaScript 开发者，本 Hub 都能帮助你在 Azure 上构建、运行或复用 Model Context Protocol (MCP) 服务，为你的 AI Agent 提供支持。
🚀 1. 运行自己的 MCP 服务
使用 Azure Functions 托管自己的 MCP 服务——选择你的语言：
🧠 2. 构建使用 MCP 的 Agent
使用官方 SDK 或你喜爱的 AI 框架，编写可连接到任意 MCP 服务的 Agent。
✅ 官方 MCP SDK（使用任意语言构建客户端、服务或工具）
🤖 AI SDK 集成
- Python：OpenAI Agents SDK — 使用 MCPServerSse 和 Azure OpenAI
- C#：Semantic Kernel — 将 MCP 工具添加到你的 Kernel 实例
- JavaScript：LangChain.js — 在 LangChain 或 LangGraph Agent 中使用 MCP 工具
- Java：Spring AI — 通过自动配置接入 Spring Boot
- Azure AI Agents — 将 Bing + Azure AI Search 添加到你的 Agent
🧩 3. 使用即插即用的 MCP 服务
不想自己构建工具？这些服务通过 MCP 开放真实 API，让你的 Agent 可以直接调用。
⚠️ 这些服务是开源项目，由社区维护。Microsoft 不会对其进行审查、提供支持或认可。使用风险由你自行承担。
🗃️ 数据 API
- Redis — 访问 Azure Redis
- PostgreSQL — 查询 Azure PostgreSQL
- MySQL — 与 Azure MySQL 搭配使用
- MongoDB — 与 Cosmos DB with MongoDB 交互
- Azure Data Explorer (ADX) — 通过 Agent 运行 KQL 查询
🔧 开发与基础设施 API
- Azure CLI — 使用自然语言运行 CLI 命令
- Kubernetes — 控制 AKS 集群
- GitHub — 通过聊天或 Agent 访问 GitHub API
- Azure DevOps (Python) — 支持工作项
- Azure DevOps (Node.js) — 仓库、管道和看板
📚 了解更多
- 📄 Model Context Protocol 规范
- 🧪 在关联的代码库中探索示例 Agent、工具和服务
- 🤝 通过 PR 贡献新的服务或工具！
评论
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。