Herramientas disponibles y mensajes de ejemplo para foundry MCP Server (versión preliminar)

Esta referencia documenta las herramientas del servidor MCP de 79 Foundry en 17 categorías que permiten administrar agentes, sesiones, cuadros de herramientas, conjuntos de datos, evaluaciones, implementaciones de modelos, evaluación continua, etc., todo ello a través de avisos conversacionales en lugar de llamadas API. Úselo para explorar cada herramienta y probar las indicaciones de ejemplo en su propio proyecto.

Tip

Antes de usar estas herramientas, complete la configuración del servidor MCP de Foundry.

Note

Esta característica está actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se proporciona sin un contrato de nivel de servicio y no se recomienda para cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no se admitan o que tengan funcionalidades restringidas. Para obtener más información, vea Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Funcionamiento de las herramientas

Cuando escribe un mensaje de lenguaje natural en un cliente compatible con MCP (por ejemplo, GitHub Copilot modo de agente), el modelo de lenguaje selecciona la herramienta adecuada y formula los parámetros necesarios en su nombre. No llama directamente a las herramientas, describe lo que desea y el modelo convierte la intención en una llamada a herramienta.

Cada herramienta se clasifica como de lectura (recupera información) o escritura (crea, actualiza o elimina recursos). Las operaciones de escritura afectan inmediatamente a los recursos activos y a la facturación. Revise los procedimientos recomendados de seguridad antes de ejecutar operaciones de escritura.

Permissions

Todas las operaciones se ejecutan con los permisos del usuario autenticado a través del flujo de Microsoft Entra ID on-Behalf-Of. Necesita los siguientes roles:

Tipo de operación Rol mínimo de Azure Notas
Leer herramientas Lector en el proyecto o cuenta de Foundry Suficiente para enumerar, consultar y supervisar.
Herramientas de escritura Colaborador en el proyecto o cuenta de Foundry Necesario para crear, actualizar y eliminar recursos.
Administrador de acceso condicional Administrador de acceso condicional en Entra ID Solo es necesario si se configuran directivas de acceso de nivel de inquilino.

Para obtener más información, consulte control de acceso basado en Role para Microsoft Foundry.

Identificadores de clave

Muchas herramientas requieren identificadores de recursos. El modelo de lenguaje extrae estos datos del contexto del mensaje, pero ayuda a conocer los formatos:

Identificador Formato Dónde encontrarlo
Identificador de recurso de foundry /subscriptions/{sub_id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account} Azure página Properties
punto final del proyecto https://{account}.services.ai.azure.com/api/projects/{project} Página de detalles del proyecto foundry
id. de recurso de Project /subscriptions/{sub_id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project} Azure página Properties

Administración de agentes

Administre el ciclo de vida completo de los agentes de un proyecto foundry, incluida la creación, la invocación, la orquestación de contenedores y la eliminación.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Enumere todos los agentes del proyecto Foundry".
  • "Cree un nuevo agente denominado faq-agent mediante el modelo gpt-4o-mini".
  • "Enviar 'Hola, ¿cómo puedes ayudar?' a mi customer-support-agent."
  • "Inicie el contenedor para el agente triage-agenthospedado".
  • "Compruebe el estado del contenedor para triage-agent".
  • "Mostrarme el esquema de definición del agente para los agentes de solicitud".
  • "Elimine el elemento old-test-agent de mi proyecto".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
agent_get leer Enumere todos los agentes de un proyecto foundry o obtenga un agente específico por nombre. Nombre del agente (opcional) Lista de agentes o definición de agente único con el modelo, las instrucciones y la configuración de herramientas.
agent_update escribir Cree, actualice o clone un agente. Use agent_definition_schema_get para detectar primero el esquema de definición completa. Nombre del agente, modelo, instrucciones, definiciones de herramientas Definición de agente creada o actualizada.
agent_invoke escribir Envíe un mensaje a un agente y obtenga una respuesta. Funciona tanto para agentes de contenedor hospedados como basados en mensajes. Nombre del agente, texto del mensaje Mensaje de respuesta del agente.
agent_delete escribir Elimine permanentemente un agente. En el caso de los agentes hospedados, esto también elimina el contenedor. Nombre del agente Confirmación de eliminación.
agent_container_control escribir Inicie o detenga un contenedor de agentes hospedado. Use antes de invocar un agente hospedado. Nombre del agente, acción (inicio o detención) Estado de la operación del contenedor.
agent_container_status_get leer Compruebe el estado actual de un contenedor de agentes hospedado (Inicio, Ejecución, Detenido, Error, etc.). Nombre del agente Estado actual del contenedor.
agent_definition_schema_get leer Devuelve el esquema JSON completo para las definiciones de agente, incluidos todos los tipos de herramientas. Ninguno Esquema JSON completo para definiciones de agente.

Sesiones y archivos del agente hospedado

Cree y administre sesiones de proceso aisladas para agentes hospedados. Inspeccione los registros y administre archivos en el sistema de archivos de cada sesión.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Cree una sesión para mi agente data-analysthospedado".
  • "Enumere las sesiones para data-analyst y muestre la más reciente en primer lugar".
  • "Transmitir hasta 100 líneas de registro desde la sesión analysis-2026."
  • "Cargar input.csv en /data/input.csv en la sesión."
  • "Descargar /data/results.csv desde la sesión."
  • "Elimine la sesión analysis-2026 y libere sus recursos de proceso".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
session_create escribir Cree una nueva sesión para un agente hospedado. Las sesiones proporcionan entornos de proceso aislados para la ejecución del agente. Nombre del agente, identificador de sesión (opcional) Sesión creada con su identificador, estado y expiración.
session_get leer Obtenga detalles de una sesión de agente hospedada específica. Nombre del agente, identificador de sesión Estado de sesión, versión, hora de creación y expiración.
session_list leer Enumera las sesiones de un agente hospedado con paginación y ordenación. Nombre del agente, límite, orden o afterbefore cursor de paginación Lista de sesiones.
session_delete escribir Elimine una sesión del agente hospedado y libere sus recursos de proceso. Nombre del agente, identificador de sesión Resultado de la operación.
session_logstream leer Transmisión de la salida de la consola desde una sesión de agente hospedada. La respuesta está limitada para evitar lecturas sin enlazar. Nombre del agente, identificador de sesión, líneas máximas (opcional) Eventos estructurados de salida estándar y registro de errores.
session_file_list leer Enumera los archivos y directorios de una ruta de acceso en una sesión del agente hospedado. Nombre del agente, identificador de sesión, ruta de acceso (opcional) Lista de archivos y directorios.
session_file_stat leer Obtiene los metadatos de un archivo o directorio en una sesión del agente hospedado. Nombre del agente, identificador de sesión, ruta de acceso de archivo Nombre, tamaño, indicador de directorio y hora de última modificación.
session_file_mkdir escribir Cree un directorio en una sesión del agente hospedado. Nombre del agente, identificador de sesión, ruta de acceso, marca create-parents (opcional), modo de permiso (opcional) Resultado de la operación.
session_file_upload escribir Cargue el contenido codificado en base64 en un archivo en una sesión del agente hospedado. Nombre del agente, identificador de sesión, ruta de acceso del archivo de destino, contenido base64 Resultado de la operación.
session_file_download leer Descargue un archivo de una sesión del agente hospedado. Nombre del agente, identificador de sesión, ruta de acceso de archivo Contenido del archivo codificado en Base64.
session_file_delete escribir Elimine un archivo o directorio de una sesión del agente hospedado. Nombre del agente, identificador de sesión, ruta de acceso de archivo, marca recursiva (opcional) Resultado de la operación.

Administración del cuadro de herramientas

Cree, recupere, versione, actualice y elimine cuadros de herramientas en un proyecto foundry.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Muéstrame el customer-support-tools cuadro de herramientas."
  • "Obtener la versión 2 de customer-support-tools."
  • "Cree una nueva versión de customer-support-tools."
  • "Establezca la versión 2 de customer-support-tools como valor predeterminado".
  • "Establezca la versión 1 de customer-support-tools como valor predeterminado y, a continuación, elimine la versión 2".
  • "Elimine el cuadro de old-support-tools herramientas".

Las versiones del cuadro de herramientas son inmutables. toolbox_version_create también crea el cuadro de herramientas si no existe. En el caso de un cuadro de herramientas existente, la creación de una versión no cambia la versión predeterminada. Llame toolbox_update a con defaultVersion establecido en la nueva versión para promocionarla. Antes de eliminar la versión predeterminada actual, establezca otra versión como predeterminada.

Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
toolbox_get leer Recupere un cuadro de herramientas y su versión predeterminada actual. Identificador del cuadro de herramientas Detalles del cuadro de herramientas.
toolbox_version_get leer Enumerar las versiones del cuadro de herramientas o recuperar una versión específica. Identificador del cuadro de herramientas, identificador de versión para una versión específica Lista o detalles de la versión del cuadro de herramientas.
toolbox_version_create escribir Cree una versión inmutable del cuadro de herramientas. Si el cuadro de herramientas no existe, esta herramienta también la crea. Detalles del identificador y la versión del cuadro de herramientas Versión del cuadro de herramientas creada.
toolbox_update escribir Cree o actualice un cuadro de herramientas, incluida su versión predeterminada. Identificador del cuadro de herramientas, detalles actualizados del cuadro de herramientas al defaultVersion cambiar el valor predeterminado Detalles del cuadro de herramientas creados o actualizados.
toolbox_delete escribir Eliminar un cuadro de herramientas. Identificador del cuadro de herramientas Confirmación de eliminación.
toolbox_version_delete escribir Elimine una versión específica del cuadro de herramientas. Para eliminar el valor predeterminado actual, establezca primero otra versión como predeterminada. Identificador del cuadro de herramientas, identificador de versión Confirmación de eliminación.

Administración de conjuntos de datos

Cree, recupere, versione y descargue conjuntos de datos de evaluación en un proyecto foundry.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Cargar mis preguntas y respuestas al cliente Un conjunto de datos de esta dirección URL de Azure Blob Storage".
  • "Muéstrame todos los conjuntos de datos en mi proyecto Foundry".
  • "Obtenga los detalles de la versión 2 del customer-support-qa conjunto de datos".
  • "Enumerar todas las versiones de mi product-reviews conjunto de datos".
  • "Obtenga una dirección URL de descarga para la versión más reciente de customer-support-qa."
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
evaluation_dataset_create escribir Cree o actualice una versión del conjunto de datos a partir de un URI de Azure Blob Storage. Nombre del conjunto de datos, versión, Blob Storage URI Metadatos del conjunto de datos con el nombre, la versión y el URI.
evaluation_dataset_get leer Obtiene un conjunto de datos por nombre y versión, o enumera todos los conjuntos de datos del proyecto. Nombre y versión del conjunto de datos (opcional) Detalles del conjunto de datos o lista de todos los conjuntos de datos.
evaluation_dataset_versions_get leer Enumere todas las versiones de un conjunto de datos específico. Nombre del conjunto de datos Lista de números de versión con metadatos.
evaluation_dataset_sas_url_get leer Obtenga una dirección URL de firma de acceso compartido (SAS) de corta duración para descargar el contenido de una versión del conjunto de datos. La versión tiene como valor predeterminado la versión más reciente. Nombre del conjunto de datos, versión del conjunto de datos (opcional) Dirección URL de contenido del conjunto de datos de corta duración.

Trabajos de generación de datos

Cree y administre trabajos de generación de datos independientes para la evaluación o ajuste de datos. Genere datos a partir de mensajes, agentes, seguimientos, conjuntos de datos o archivos cargados.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Genere 100 ejemplos de preguntas y respuestas de evaluación a partir de este mensaje".
  • "Mostrarme el estado del trabajo job-123de generación de datos".
  • "Cancelar el trabajo job-123de generación de datos".
  • "Elimine el trabajo job-123de generación de datos completado".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
data_generation_job_create escribir Inicie un trabajo de generación de datos independiente para la evaluación o ajuste de datos. Nombre del trabajo, tipo de generación, escenario, ejemplos máximos, implementación del modelo de generación y entradas de origen Resultado de la operación.
data_generation_job_get leer Obtiene un trabajo de generación de datos por identificador o enumera los trabajos de generación de datos cuando se omite el identificador. Id. de trabajo (opcional) Detalles del trabajo o lista de trabajos.
data_generation_job_cancel escribir Cancelar un trabajo de generación de datos. Id. del trabajo Resultado de la operación.
data_generation_job_delete escribir Elimine un trabajo de generación de datos. Id. del trabajo Resultado de la operación.

Operaciones de evaluación

Ejecute evaluaciones por lotes en agentes o conjuntos de datos y compare los resultados entre ejecuciones.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Evalúe mi customer-support-agent v2 mediante evaluadores de relevancia, base y coherencia".
  • "Ejecute una evaluación por lotes en mi conjunto de datos JSONL con evaluadores de Violencia y OdioUnfairness".
  • "Genere 50 consultas de prueba sintéticas y evalúe mi agente con ellas".
  • "Muéstrame todas las ejecuciones de evaluación en mi proyecto Foundry".
  • "Compare run-baseline-123 contra las ejecuciones de tratamiento run-124 y run-125."
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
evaluation_agent_batch_eval_create escribir Cree una ejecución de evaluación por lotes que llame a un agente específico. Admite evaluadores integrados y personalizados, además de la generación de datos sintéticos. Nombre o versión del agente, nombres del evaluador, conjunto de datos (opcional para la generación sintética), número de consultas sintéticas (opcional) Identificador y estado de ejecución de evaluación.
evaluation_dataset_batch_eval_create escribir Cree una ejecución de evaluación por lotes en un conjunto de datos JSONL. Admite evaluadores integrados y personalizados. Nombre o versión del conjunto de datos, nombres del evaluador Identificador y estado de ejecución de evaluación.
evaluation_get leer Enumerar grupos de evaluación o ejecuciones en el proyecto Foundry. Establézcalo isRequestForRuns en true para enumerar las ejecuciones dentro de un grupo de evaluación específico. Identificador de grupo de evaluación (opcional), identificador de ejecución de evaluación (opcional), isRequestForRuns marca Lista de grupos de evaluación o ejecuciones con estado y puntuaciones, o detalles de un elemento específico.
evaluation_comparison_create escribir Crear resultados de comparación entre una línea base y una evaluación de tratamiento. Id. de ejecución de línea base, identificadores de ejecución de tratamiento Id. de información de comparación.
evaluation_comparison_get leer Obtener o enumerar información de comparación de evaluación. Id. de información de comparación (opcional) Resultados de comparación con el análisis estadístico.

Evaluación de seguimiento

Ejecute evaluaciones de conversación multiturno a través de seguimientos del agente o conversaciones seleccionadas explícitamente y identificadores de seguimiento W3C.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Evalúe hasta cinco seguimientos de customer-support-agent las últimas 24 horas para la puesta en marcha y la finalización de tareas".
  • "Evalúe estos identificadores de conversación para la satisfacción del cliente en el nivel de conversación".
  • "Evalúe estos identificadores de seguimiento de W3C con mi evaluador personalizado tone-check ".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
evaluation_agent_traces_batch_eval_create escribir Cree una evaluación por lotes de varios turnos a través de seguimientos recientes muestreados desde un agente. Crea un grupo de evaluación cuando no se proporciona uno. Nombres de evaluador, nombre del agente y versión o id. de agente, identificador de evaluación (opcional), intervalo de tiempo o búsqueda, seguimientos máximos Ejecución de evaluación.
evaluation_traces_batch_eval_create escribir Cree una evaluación por lotes de varios turnos sobre los datos de seguimiento seleccionados por identificadores de conversación o identificadores de seguimiento W3C. Crea un grupo de evaluación cuando no se proporciona uno. Nombres de evaluador, tipo de origen de seguimiento, identificadores de conversación o identificadores de seguimiento, identificador de evaluación (opcional), nivel de evaluación (opcional) Ejecución de evaluación.

Conjuntos de evaluación

Cree, versión, ejecute, actualice y elimine conjuntos de evaluación que agrupan conjuntos de datos, agentes de destino y evaluadores. También puede generar conjuntos a partir de mensajes, agentes, seguimientos, conjuntos de datos o archivos cargados.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Cree un conjunto de evaluación denominado support-quality para mi conjunto de datos y agente de soporte técnico".
  • "Ejecute la versión 2 de support-quality."
  • "Actualice el nombre para mostrar y las etiquetas de la versión 2 de support-quality."
  • "Genere un conjunto de evaluación a partir de seguimientos recientes para customer-support-agent".
  • "Mostrarme todos los trabajos de generación de conjuntos de evaluación."
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
evaluation_suite_create escribir Cree una versión del conjunto de evaluación que agrupe a los evaluadores y pueda hacer referencia a un conjunto de datos y un agente de destino. Nombre del conjunto, nombres del evaluador, conjunto de datos y agente de destino (opcional), configuración de evaluación (opcional) Versión del conjunto de evaluación.
evaluation_suite_get leer Obtiene una versión de conjunto de evaluación, enumera las versiones de un conjunto de aplicaciones o conjuntos de listas. Nombre del conjunto de aplicaciones (opcional), versión (opcional), listVersions marca y filtro del agente (opcional) Detalles del conjunto, lista de versiones o lista de conjuntos de aplicaciones.
evaluation_suite_update escribir Actualice el nombre para mostrar, la descripción o las etiquetas en una versión del conjunto de evaluación. Nombre del conjunto, versión, campos que se van a actualizar Resultado de la operación.
evaluation_suite_run escribir Inicie una ejecución del conjunto de evaluación. Nombre del conjunto, versión (opcional), nombre de evaluación (opcional), nivel de evaluación (opcional) Ejecución de evaluación.
evaluation_suite_delete escribir Elimine una versión del conjunto de evaluación. La versión tiene como valor predeterminado la versión más reciente. Nombre del conjunto, versión (opcional) Resultado de la operación.
evaluation_suite_generation_job_create escribir Inicie un trabajo de generación de conjuntos de evaluación. Nombre del conjunto, implementación del modelo de generación, entradas de origen, configuración de generación Trabajo de generación.
evaluation_suite_generation_job_get leer Obtiene un trabajo de generación de conjuntos de evaluación por identificador o enumera los trabajos cuando se omite el identificador. Id. de trabajo (opcional), token de límite y continuación (opcional) Detalles del trabajo de generación o lista de trabajos.
evaluation_suite_generation_job_cancel escribir Cancele un trabajo de generación de conjuntos de evaluación. Id. del trabajo Resultado de la operación.
evaluation_suite_generation_job_delete escribir Elimine un trabajo de generación de conjuntos de evaluación. Id. del trabajo Resultado de la operación.

Catálogo del evaluador

Examine los evaluadores integrados y administre evaluadores personalizados para usarlos en ejecuciones de evaluación.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Enumere todos los evaluadores integrados disponibles en mi proyecto".
  • "Mostrarme la definición completa del coherence evaluador".
  • "Cree un evaluador personalizado basado en avisos denominado tone-check que puntee las respuestas en una escala de 1 a 5".
  • "Actualice la descripción de mi tone-check evaluador".
  • "Elimine la versión 1 de mi old-evaluator."
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
evaluator_catalog_get leer Enumerar evaluadores en el catálogo o obtener la definición completa de un evaluador específico. Filtre por tipo integrado o personalizado. Nombre del evaluador (opcional), filtro de tipo (integrado o personalizado, opcional) Lista del evaluador o definición completa del evaluador con lógica de puntuación.
evaluator_catalog_create escribir Cree un evaluador personalizado basado en mensajes o basado en código. Nombre del evaluador, tipo (símbolo del sistema o código), definición Metadatos del evaluador creados.
evaluator_catalog_update escribir Actualice los metadatos (nombre para mostrar, descripción, categoría) para un evaluador personalizado existente. Nombre del evaluador, campos que se van a actualizar Metadatos del evaluador actualizados.
evaluator_catalog_delete escribir Elimine una versión específica de un evaluador personalizado. Nombre del evaluador, versión Confirmación de eliminación.

Trabajos de generación del evaluador

Genere evaluadores de forma adaptable a partir de mensajes, agentes o conjuntos de datos, y supervise o cancele los trabajos de generación.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Genere un evaluador denominado policy-compliance a partir de este mensaje de directiva".
  • "Vuelva a generar policy-compliance a partir de la versión 2 del conjunto de datos de soporte técnico mediante la implementación del gpt-4omodelo".
  • "Mostrarme todos los trabajos de generación de evaluadores en ejecución".
  • "Cancelar el trabajo job-456de generación del evaluador."
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
evaluator_generation_job_create escribir Inicie un trabajo de generación del evaluador adaptable. Proporcionar un nombre de evaluador existente lo vuelve a generar a partir de entradas de origen actualizadas. Implementación del modelo, nombre del evaluador, solicitud, agente o entradas de origen del conjunto de datos Trabajo de generación.
evaluator_generation_job_get leer Obtiene un trabajo de generación de evaluadores por identificador o enumera los trabajos cuando se omite el identificador. Identificador de trabajo (opcional), filtros de estado y agente (opcional), entradas de paginación (opcional) Detalles del trabajo de generación o lista de trabajos.
evaluator_generation_job_cancel escribir Cancelar un trabajo de generación del evaluador. Id. del trabajo Resultado de la operación.

Catálogo de modelos y detalles

Explore los modelos en el catálogo de modelos de Foundry, obtenga los detalles del modelo y determine si se puede implementar un modelo en Proceso administrado.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Muéstrame todos los modelos GPT-5.4 disponibles en el catálogo".
  • "Enumere todos los modelos publicados Microsoft con licencia MIT".
  • "Obtener información detallada y ejemplos de código para GPT-5-mini."
  • "Mostrar los modelos anunciados para Proceso administrado".
  • "Obtenga los detalles de proceso administrado y las plantillas de implementación para openai--gpt-oss-20b".

En Proceso administrado, isManagedCompute en model_catalog_list identifica un candidato anunciado. Confirme la implementación con model_details_get: isFoundryManagedCompute es la señal autoritativa y las plantillas de implementación resueltas identifican las opciones y aceleradores de implementación disponibles.

Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
model_catalog_list leer Enumere los modelos del catálogo de modelos foundry con filtros opcionales. En el caso de los candidatos de proceso administrado, la respuesta incluye isManagedCompute. Palabras clave de búsqueda, publicador, tipo de licencia, tipo de tarea (todo opcional) Lista de modelos con indicadores de nombre, publicador, licencia, funcionalidades y implementación de catálogos.
model_details_get leer Obtenga detalles completos del modelo y ejemplos de código. Para Proceso administrado, use isFoundryManagedCompute para confirmar la implementación. Nombre o identificador del modelo Especificaciones del modelo, precios, regiones admitidas, ejemplos de código y plantillas de implementación resueltas.

Administración de implementación de modelos

Implemente, inspeccione y quite implementaciones de modelos, incluidas las implementaciones de proceso administrado, en una cuenta de Foundry.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Use model_deploy_azure_direct_model para implementar GPT-5-mini como production-chatbot con 20 unidades de capacidad."
  • "Muéstrame todas mis implementaciones de modelos actuales".
  • "Muéstrame todas mis implementaciones de proceso administrado".
  • "Use model_deploy_managed_compute para implementar openai--gpt-oss-20b como gpt-oss-managed mediante su plantilla de implementación de A100_80GB".
  • "Elimine el old-test-deployment que ya no estoy usando".

Elija herramientas explícitas para cada tipo de implementación:

Tipo de implementación Crear o actualizar
Modelos de Foundry comercializados por Azure model_deploy_azure_direct_model
Proceso administrado model_deploy_managed_compute

No use el alias en desuso model_deploy para las nuevas llamadas. En Proceso administrado, use model_catalog_list primero como señal candidata y, a continuación, llame a model_details_get. Use model_deploy_managed_compute solo cuando isFoundryManagedCompute sea truey pase una de las plantillas de implementación resueltas. Use model_deployment_get para recuperar cualquier tipo de implementación y model_deployment_delete para eliminar cualquier tipo.

Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
model_deploy_azure_direct_model escribir Cree o actualice una implementación para un modelo foundry vendido por Azure. Nombre del modelo, nombre de implementación, unidades de capacidad Detalles de implementación con el punto de conexión y la capacidad aprovisionada.
model_deploy escribir Alias en desuso compatible con versiones anteriores de model_deploy_azure_direct_model. Tiene entradas y comportamientos idénticos. Nombre del modelo, nombre de implementación, unidades de capacidad Detalles de implementación con el punto de conexión y la capacidad aprovisionada.
model_deploy_managed_compute escribir Cree una implementación de proceso administrada distinta a partir de un recurso de modelo de registro y una plantilla de implementación resuelta. Nombre de implementación, modelAssetId, deploymentTemplate, acceleratorType (opcional), instanceCount (opcional) versionUpgradeOption Detalles de implementación de proceso administrado.
model_deployment_get leer Obtenga implementaciones de foundry Models vendidas por Azure y implementaciones de proceso administrado. Con un nombre, la herramienta busca en ambos tipos de recursos y puede devolver ambos cuando comparten ese nombre. Sin un nombre, combina ambas listas. Nombre de implementación (opcional) Detalles de implementación con establecido ADM en Kind o Managed.
model_deployment_delete escribir Elimine cualquiera de los tipos de implementación. La herramienta comprueba las implementaciones de foundry Models vendidas por Azure primero y, a continuación, implementaciones de proceso administrado. Nombre de implementación Confirmación de eliminación.

Análisis de modelos y recomendaciones

Compare pruebas comparativas de modelos y obtenga recomendaciones para cambiar a modelos más rentables o de mayor calidad.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Mostrar datos de pruebas comparativas para todos los modelos disponibles".
  • "Compare el rendimiento del banco de pruebas entre GPT-5.4 y GPT-4."
  • "Busque modelos similares a mi implementación actual de GPT-4".
  • "¿Qué modelos me darían una mejor relación de calidad y costo que lo que estoy usando ahora?"
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
model_benchmark_get leer Captura de datos de pruebas comparativas para los modelos foundry. Filtros de modelo (opcional) Puntuaciones comparativas, precisión, costo y métricas de latencia.
model_benchmark_subset_get leer Obtenga datos de pruebas comparativas para pares de versión y nombre de modelo específicos. Pares de nombre de modelo y versión Datos de comparación de pruebas comparativas para los modelos especificados.
model_similar_models_get leer Busque modelos similares en función de la implementación o los detalles del modelo. Nombre de implementación o nombre del modelo Lista de modelos similares con comparación de funcionalidades.
model_switch_recommendations_get leer Obtenga recomendaciones de conmutador de modelo basadas en los datos de pruebas comparativas. Nombre de implementación actual Modelos recomendados con análisis de equilibrio de calidad/costo.

Supervisión y operaciones de modelos

Realice un seguimiento del estado de la implementación, supervise las métricas, compruebe el estado de desuso y vea el uso de cuota, incluida la cuota del acelerador de proceso administrado.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Mostrarme las métricas de solicitud para mi production-chatbot implementación".
  • "Compruebe si alguna de mis implementaciones usa versiones de modelo en desuso".
  • "Mostrar el uso de cuota en todas las regiones de mi suscripción".
  • "Muéstrame A100_80GB, H100_80GB, MI300_192GB y cuota de aceleradores de H200_141GB en este de EE. UU. 2".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
model_monitoring_metrics_get leer Obtenga métricas de supervisión (solicitudes, latencia, errores, cuota) para una implementación de modelo. Nombre de implementación, intervalo de tiempo (opcional) Recuento de solicitudes, percentiles de latencia, tasas de error y uso de tokens.
model_deprecation_info_get leer Obtenga información de implementación enriquecida con las programaciones de desuso y retirada. Nombre de implementación (opcional) Detalles de implementación con fechas de desuso y reemplazos sugeridos.
model_quota_list leer Enumere la cuota de implementación disponible y el uso de una suscripción en una región, incluida la cuota del acelerador de proceso administrado. Suscripción, región Límites de cuota, uso actual y capacidad disponible por familia o acelerador de modelos.

Conexiones de proyecto

Administrar conexiones a servicios externos (Azure OpenAI, Azure Blob Storage, búsqueda y otros) dentro de un proyecto Foundry.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Enumerar todas las conexiones en mi proyecto foundry".
  • "Muéstrame los detalles de mi azure-search conexión".
  • "¿Qué tipos de conexión y métodos de autenticación se admiten?"
  • "Cree una nueva conexión de AzureOpenAI denominada my-openai mediante la autenticación de AAD".
  • "Elimine la old-storage conexión de mi proyecto".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
project_connection_list leer Enumere todas las conexiones de un proyecto foundry, con filtrado opcional por categoría o destino. Filtro de categoría, filtro de destino (ambos opcionales) Lista de conexiones con el nombre, el tipo y el estado.
project_connection_get leer Obtenga una conexión específica por nombre. Nombre de la conexión Detalles de conexión, como categoría, destino y tipo de autenticación.
project_connection_list_metadata leer Enumere todas las categorías de conexión y tipos de autenticación admitidos. Llame a este primero para detectar valores válidos. Ninguno Categorías admitidas (por ejemplo, AzureOpenAI, AzureBlobStorage) y tipos de autenticación (por ejemplo, AAD, clave).
project_connection_create escribir Cree o reemplace una conexión de proyecto. Nombre de conexión, categoría, destino, tipo de autenticación Detalles de conexión creados.
project_connection_update escribir Actualice una conexión de proyecto existente. Nombre de conexión, campos que se van a actualizar Detalles de conexión actualizados.
project_connection_delete escribir Elimine una conexión de proyecto por nombre. Nombre de la conexión Confirmación de eliminación.

Optimización del prompt

Optimice los mensajes del sistema y los mensajes de desarrollador para mejorar el rendimiento de LLM.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Optimizar mi solicitud del sistema: "Usted es un agente de servicio al cliente útil" mediante gpt-5.4."
  • "Mejore las instrucciones de mi agente para obtener respuestas más concisas".
  • "Refinar mi solicitud optimizada para controlar también las preguntas de seguimiento".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
prompt_optimize escribir Optimice un mensaje del desarrollador (mensaje del sistema) para mejorar el rendimiento de LLM mediante el optimizador de mensajes de OpenAI Azure. Mensaje de texto, modelo de destino, instrucciones de refinamiento (opcional) Texto del aviso optimizado con explicación de los cambios.

Evaluación continua

Habilite, supervise y administre la evaluación continua de los agentes. La evaluación continua evalúa automáticamente las respuestas del agente de forma continua. La herramienta detecta automáticamente el tipo de agente (aviso o hospedado) y configura el mecanismo de evaluación adecuado: reglas de evaluación para agentes de solicitud o ejecuciones de evaluación programadas para agentes hospedados.

Ejemplos de instrucciones:

  • "Habilite la evaluación continua para mi customer-support-agent uso de evaluadores de relevancia y base".
  • "Configure la evaluación continua para que mi agente triage-agent hospedado se ejecute cada 2 horas".
  • "Muéstrame la configuración de evaluación continua para customer-support-agent."
  • "Deshabilite la evaluación continua para mi old-test-agent."
  • "Actualizar la evaluación continua para la customer-support-agent muestra 50% de respuestas".
Herramienta Access Description Entradas de clave Returns
continuous_eval_create escribir Habilite o actualice la evaluación continua de un agente. Detecta automáticamente el tipo de agente y configura el mecanismo de evaluación adecuado. Crea el grupo de evaluación si es necesario. Nombre del agente, nombres del evaluador, nombre de implementación del modelo (para evaluadores de calidad), marca habilitada, horas de intervalo (agentes hospedados), frecuencia de muestreo (agentes de solicitud), escenario (estándar o empresarial) Configuración de evaluación continua con los detalles de identificación, estado y programación.
continuous_eval_get leer Obtiene la configuración de evaluación continua de un agente. Devuelve todas las configuraciones o filtra por escenario para los agentes de solicitud. Nombre del agente, filtro de escenario (opcional) Lista de configuraciones de evaluación continua con detalles del evaluador, programación y estado.
continuous_eval_delete escribir Elimine una configuración de evaluación continua para un agente. Use continuous_eval_get para buscar identificadores de configuración. Identificador de configuración, nombre del agente Confirmación de eliminación.

Flujos de trabajo de ejemplo

Implementación y optimización del modelo:

  • "Muéstrame el gpt-5.6-sol modelo en el catálogo".
  • "Implementar gpt-5.6-sol como customer-service-bot con 15 unidades de capacidad."
  • "Supervise la latencia de solicitud para mi nueva implementación".
  • "Recomiende alternativas más rentables en función del uso actual".

Planeamiento de cuotas de proceso administrado:

  • "Use model_quota_list para mostrar la cuota y el uso del acelerador de proceso administrado para la suscripción <subscription-id> en este de EE. UU. 2".
  • "Compare las instancias disponibles para A100_80GB, H100_80GB, MI300_192GBy H200_141GB".
  • "Necesito cuatro instancias. Identifique qué aceleradores tienen actualmente suficiente cuota disponible y recuerde que la disponibilidad de la cuota no garantiza la capacidad de implementación".
  • "Antes de cualquier implementación, muéstrame el acelerador y el recuento de instancias seleccionados para su revisión porque Proceso administrado asigna capacidad de GPU dedicada facturable".

Ciclo de vida de implementación de proceso administrado:

  • "Use model_catalog_list para buscar modelos anunciados para Proceso administrado, donde isManagedCompute es true".
  • "Para openai--gpt-oss-20b, use model_details_get para confirmar que isFoundryManagedCompute es true, y muestre sus modelAssetIdplantillas de implementación resueltas, y aceleradores resueltos".
  • "Use model_quota_list para comprobar el acelerador seleccionado en Este de EE. UU. 2 antes de la implementación".
  • "Revise la plantilla de implementación, el acelerador y el recuento de instancias conmigo. Después de confirmar la asignación de GPU dedicada facturable, use model_deploy_managed_compute para crear gpt-oss-managed-test con el registro modelAssetId, uno resuelto deploymentTemplatey el aprobado instanceCount".
  • "Use model_deployment_get para supervisar gpt-oss-managed-test y comprobar que su Kind es Managed."
  • "Cuando se completen las pruebas y confirme la limpieza, use model_deployment_delete para eliminar gpt-oss-managed-test".

Flujo de trabajo de evaluación del agente:

  • "Enumere todos los agentes de mi proyecto".
  • "Evalúe mi customer-support-agent v2 mediante los evaluadores de relevancia, base y seguridad".
  • "Compare mi evaluación de línea base con la nueva ejecución".
  • "Mostrarme los resultados de comparación con la importancia estadística."

Configuración de evaluación continua:

  • "Enumere todos los agentes de mi proyecto".
  • "Habilite la evaluación continua para mi customer-support-agent uso de los evaluadores de relevancia, base y seguridad con la implementación existente gpt-5.6-luna ".
  • "Muéstrame la configuración de evaluación continua para customer-support-agent."
  • "Actualice la evaluación continua a la muestra 25% de respuestas con un máximo de 10 ejecuciones por hora".

Administración y limpieza de recursos:

  • "Enumere todas mis implementaciones actuales y su uso".
  • "Compruebe qué implementaciones usan versiones de modelo en desuso".
  • "Mostrar mi uso de cuota en todas las regiones".
  • "Elimine las implementaciones de prueba sin usar para liberar capacidad".

Limitaciones de la versión preliminar

Foundry MCP Server está en versión preliminar pública. Se aplican las siguientes limitaciones:

  • Sin aislamiento de red : foundry MCP Server usa el punto de conexión https://mcp.ai.azure.compúblico. No se puede acceder a los recursos detrás de Azure Vínculos privados. Para la conectividad de MCP privada, cree su propio servidor MCP y conéctelo al servicio del agente con redes privadas.
  • Residencia de datos : las solicitudes y respuestas se pueden procesar en centros de datos de LA UE o EE. UU. El propio servidor no almacena datos, pero se puede producir el procesamiento entre regiones.
  • Sin Acuerdo de Nivel de Servicio : las características en versión preliminar no incluyen un contrato de nivel de servicio. No use el servidor para cargas de trabajo de producción que requieran disponibilidad garantizada.
  • El conjunto de herramientas puede cambiar : las herramientas, los parámetros y los valores devueltos pueden cambiar durante el período de vista previa sin previo aviso.

Para obtener más información, vea Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Errores frecuentes

Error Causa Resolution
Acceso denegado No Azure rol RBAC en el proyecto o cuenta de Foundry. Asigne al menos lector para herramientas de lectura o colaborador para herramientas de escritura. Consulte RBAC para Microsoft Foundry.
Error de autenticación Token de Entra ID expirado o no válido. Cierre la sesión y vuelva a iniciar sesión en la cuenta de Azure en Visual Studio Code o en la herramienta que usa.
Cuota superada No es suficiente capacidad para crear una implementación o ejecutar una evaluación. Use model_quota_list para comprobar la cuota disponible antes de la operación.
Recurso no encontrado La implementación, el conjunto de datos, el agente o la conexión especificados no existen. Use la herramienta o get correspondiente list para comprobar el nombre del recurso.
Punto de conexión privado no accesible Los recursos de Foundry usan Azure vínculos privados a los que no puede acceder el servidor DE MCP hospedado. Quite restricciones de puntos de conexión privados, use SDK o API REST o use un servidor MCP personalizado con redes privadas del servicio del agente.

Para obtener más instrucciones de solución de problemas, consulte Seguridad y procedimientos recomendados de Foundry MCP Server.

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