Sdílet prostřednictvím

Sestavení agentů s využitím protokolu Kontextu modelu v Azure

Protokol MCP ( Model Context Protocol ) umožňuje aplikacím poskytovat možnosti a kontext pro velký jazykový model. Klíčovou funkcí MCP je definování nástrojů, které agenti umělé inteligence používají k dokončení úloh. Servery MCP se můžou spouštět místně, ale vzdálené servery MCP jsou pro sdílení nástrojů v cloudovém měřítku zásadní. Cílem článku je pomoct vývojářům porozumět těmto nástrojům při vytváření inovativních řešení.

Vývojáři můžou mcp používat dvěma hlavními způsoby:

  • Využívání existujících serverů MCP: Většina vývojářů používá existující servery MCP, jako je Azure MCP Server, k vytváření funkcí agentů do inteligentních aplikací.

    Prozkoumejte šablonu stavebního bloku AI agenta OpenAI MCP, která je příkladem využití existujícího serveru MCP. Tato šablona vytvoří aplikaci agenta MCP v .NET, která používá Azure OpenAI a připojuje se ke vzdálenému serveru MCP napsaným v TypeScriptu.

    Následující diagram znázorňuje jednoduchou architekturu stavebního bloku agenta OpenAI MCP: Diagram znázorňující architekturu z klienta MCP na server MCP.

  • Vyvíjejte vlastní server MCP: Někteří vývojáři vytvářejí vlastní servery MCP, které nabízejí vlastní nástroje, prostředky a výzvy pro konkrétní potřeby.

    Prozkoumejte šablonu AI stavebního bloku kontejnerové aplikace MCP, která je příkladem vývoje vlastního serveru MCP. Tato šablona nastaví vzdálený server MCP (Model Context Protocol) pomocí azure Container Apps.

    Následující diagram znázorňuje jednoduchou architekturu stavebního bloku aplikace kontejneru MCP: Diagram znázorňující architekturu serveru MCP.

Využívání existujících serverů MCP

Většina vývojářů využívá stávající klienty MCP v hostiteli MCP a agentech umělé inteligence místo vývoje serverů MCP úplně od začátku. Vaším hostitelem je vaše aplikace nebo režim agenta GitHub Copilot. Komponenta agenta je součástí aplikace, která obsahuje inteligenci AI, zatímco klientská komponenta MCP zodpovídá za komunikaci serveru MCP.

Jak je MCP integrovaná do vaší aplikace

  • Hostitelská aplikace: Celková aplikace (například VS Code, webová aplikace atd.)

    • Hostitelská aplikace je prostředí, ve kterém běží komponenty klienta a agenta MCP. V rámci hostitele komunikují dvě klíčové komponenty:

      • Komponenta agenta: Část, která obsahuje inteligenci AI (například Režim agenta GitHub Copilot nebo vlastní agent vytvořený pomocí služby Azure AI Agent Service nebo jiného rámce).

        • Tato komponenta zodpovídá za zpracování uživatelských požadavků a určení, jaké externí funkce potřebuje.
        • Může to být samostatný modul nebo integrovaný do hostitelské aplikace.
        • Pomocí modelů AI může interpretovat vstup uživatele a generovat odpovědi.
        • Komponenta agenta zodpovídá za správu toku informací mezi uživatelem a klientskou komponentou MCP.

      • Klientská komponenta MCP: Část, která implementuje protokol MCP.

        • Tato komponenta zodpovídá za správu připojení k serveru MCP a zpracování komunikace mezi komponentou agenta a serverem.
        • Klientem může být samostatný modul nebo integrovaný do hostitelské aplikace.
        • Klientská komponenta zodpovídá za odesílání požadavků na server MCP a příjem odpovědí.

Vývoj vlastního serveru MCP

Někteří vývojáři vytvářejí vlastní servery MCP, které nabízejí vlastní nástroje, prostředky a výzvy pro konkrétní potřeby. To umožňuje větší flexibilitu a kontrolu nad možnostmi poskytovanými agentům AI.

Jak jsou servery MCP integrované do vaší aplikace

  • Server MCP: Server, který implementuje kontextový protokol modelu
    • Server MCP zodpovídá za poskytování nástrojů, prostředků a výzvy ke komponentě agenta.
    • Je možné ji hostovat v Azure nebo jakékoli jiné cloudové platformě nebo dokonce spustit místně.
    • Server lze vyvíjet pomocí různých programovacích jazyků a architektur v závislosti na požadavcích a preferencích vývojáře.

Pro vytvoření vlastního serveru MCP existují dva hlavní scénáře:

  • Sestavíte servery MCP, které používají funkce z existujících serverů MCP. V takovém případě váš server volá přímo existující příkazy nástroje MCP Server.

    Můžete například vytvořit vlastní server MCP služby Cosmos DB, který používá nástroje ze serveru Azure MCP. Tento scénář umožňuje vytvořit nový server, který používá existující funkce a přidává vlastní funkce.

  • Vytvoříte vlastní server MCP, který nabízí vlastní nástroje, prostředky a výzvy k vašim konkrétním potřebám. Tento scénář vám umožní vytvořit vlastní prostředí pro uživatele při používání umělé inteligence.

    Můžete například vytvořit vlastní server MCP, který poskytuje nástroje pro správu interního inventářového systému. Tento server může obsahovat nástroje pro vyhledávání, přidávání a aktualizaci položek inventáře a prostředků, které poskytují informace o systému inventáře.

  • Last updated on