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Compilación de agentes mediante el protocolo de contexto de modelo en Azure

El Protocolo de contexto de modelo (MCP) permite a las aplicaciones proporcionar funcionalidades y contexto a un modelo de lenguaje grande. Una característica clave de MCP es definir herramientas que los agentes de IA usan para completar tareas. Los servidores MCP se pueden ejecutar localmente, pero los servidores MCP remotos son cruciales para compartir herramientas a escala en la nube. El artículo tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a comprender estas herramientas para crear soluciones innovadoras.

Los desarrolladores pueden usar mcP de dos maneras principales:

  • Consumir servidores MCP existentes: la mayoría de los desarrolladores usan servidores MCP existentes, como Azure MCP Server, para crear funcionalidades agente en aplicaciones inteligentes.

    Explore la plantilla OpenAI MCP Agent Building Block AI, un ejemplo de uso de un servidor MCP existente. Esta plantilla crea una aplicación de agente MCP en .NET que usa Azure OpenAI y se conecta a un servidor MCP remoto escrito en TypeScript.

    En el diagrama siguiente se muestra una arquitectura sencilla del bloque de creación del agente MCP de OpenAI: diagrama que muestra la arquitectura del cliente MCP al servidor MCP.

  • Desarrollar su propio servidor MCP: algunos desarrolladores crean sus propios servidores MCP para ofrecer herramientas personalizadas, recursos y solicitudes de necesidades específicas.

    Explora la plantilla MCP Container App Building Block AI, un ejemplo de desarrollo de un servidor MCP propio. Esta plantilla configura un servidor remoto del Protocolo de contexto de modelo (MCP) mediante Azure Container Apps.

    En el diagrama siguiente se muestra una arquitectura sencilla del bloque de creación de aplicaciones de contenedor de MCP: diagrama que muestra la arquitectura del servidor MCP.

Consumo de servidores MCP existentes

La mayoría de los desarrolladores consumen clientes MCP existentes en un host de MCP y agentes de IA en lugar de desarrollar servidores MCP desde cero. La aplicación o el modo de agente de Copilot de GitHub es el host. El componente del agente es la parte de la aplicación que contiene la inteligencia artificial, mientras que el componente cliente mcp es responsable de la comunicación del servidor MCP.

Cómo se integra MCP en la aplicación

  • Aplicación host: la aplicación general (como VS Code, una aplicación web, etc.)

    • La aplicación host es el entorno en el que se ejecutan los componentes cliente y agente de MCP. Dentro del host, interactúan dos componentes clave:

      • Componente del agente: parte que contiene la inteligencia artificial (como el modo de agente de Copilot de GitHub o un agente personalizado creado con el servicio agente de Azure AI u otro marco).

        • Este componente es responsable de procesar las solicitudes de usuario y determinar qué funcionalidades externas necesita.
        • Puede ser un módulo independiente o integrado en la aplicación host.
        • Podría usar modelos de IA para interpretar la entrada del usuario y generar respuestas.
        • El componente del agente es responsable de administrar el flujo de información entre el usuario y el componente cliente de MCP.

      • Componente de cliente de MCP: parte que implementa el protocolo MCP.

        • Este componente es responsable de administrar la conexión al servidor MCP y controlar la comunicación entre el componente del agente y el servidor.
        • El cliente puede ser un módulo independiente o integrarse en la aplicación host.
        • El componente de cliente es responsable de enviar solicitudes al servidor MCP y recibir respuestas.

Desarrollar su propio servidor MCP

Algunos desarrolladores crean sus propios servidores MCP para ofrecer herramientas personalizadas, recursos y solicitudes de necesidades específicas. Esto permite una mayor flexibilidad y control sobre las funcionalidades proporcionadas a los agentes de inteligencia artificial.

Cómo se integran los servidores MCP en la aplicación

  • Servidor MCP: el servidor que implementa el protocolo de contexto de modelo
    • El servidor MCP es responsable de proporcionar herramientas, recursos y mensajes al componente del agente.
    • Se puede hospedar en Azure o en cualquier otra plataforma en la nube, o incluso ejecutarse localmente.
    • El servidor se puede desarrollar mediante varios lenguajes de programación y marcos, en función de los requisitos y preferencias del desarrollador.

Hay dos escenarios principales para crear su propio servidor MCP:

  • Tú construyes servidores MCP que utilizan características de los servidores MCP existentes. En este caso, el servidor llama directamente a los comandos existentes de la herramienta de servidor MCP.

    Por ejemplo, puede crear un servidor MCP de Cosmos DB personalizado que use herramientas del servidor de Azure MCP. Este escenario le permite crear un nuevo servidor que use características existentes y agregue sus propias características personalizadas.

  • Crea un servidor MCP personalizado que ofrece herramientas, recursos y sugerencias adaptadas a tus necesidades específicas. Este escenario les permite crear una experiencia personalizada para sus usuarios mientras sigue usando IA.

    Por ejemplo, puede crear un servidor MCP personalizado que proporcione herramientas para administrar un sistema de inventario interno. Este servidor podría tener herramientas para buscar, agregar y actualizar elementos de inventario y recursos que proporcionan información sobre el sistema de inventario.

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