Présentation
Les agents IA sont capables d’effectuer un large éventail de tâches, mais de nombreuses tâches nécessitent toujours qu’elles interagissent avec des outils en dehors du modèle de langage volumineux. Les agents peuvent avoir besoin d’accéder aux API, aux bases de données ou aux services internes. L’intégration et la maintenance manuelles de ces outils peuvent rapidement devenir complexes, en particulier à mesure que votre système augmente ou change fréquemment.
Les serveurs MCP (Model Context Protocol) peuvent aider à résoudre ce problème en intégrant des agents IA. La connexion d’un agent Azure AI à un serveur MCP (Model Context Protocol) peut fournir à votre agent un catalogue d’outils accessibles à la demande. Cette approche rend votre solution IA plus robuste, évolutive et plus facile à gérer.
Supposons que vous travaillez pour un détaillant spécialisé dans les cosmétiques. Votre équipe souhaite créer un assistant IA qui peut aider à gérer l’inventaire en vérifiant les niveaux de stock de produits et les tendances récentes des ventes. À l’aide d’un serveur MCP, vous pouvez connecter l’Assistant à un ensemble d’outils qui peuvent effectuer des évaluations d’inventaire et fournir des recommandations à l’équipe.
Dans ce module, vous allez apprendre à configurer un serveur et un client MCP et à connecter des outils à un agent Azure AI de manière dynamique. Vous pratiquez également la création de votre propre solution d’outil MCP IA avec azure AI Foundry Agent Service.