このチュートリアルでは、MCP ツールをサポートする他のシステムで使用できるように、エージェントをモデル コンテキスト プロトコル (MCP) 経由でツールとして公開する方法について説明します。
[前提条件]
前提条件については、このチュートリアルの 「エージェントの作成と実行 」の手順を参照してください。
NuGet パッケージのインストール
Azure OpenAI で Microsoft Agent Framework を使用するには、次の NuGet パッケージをインストールする必要があります。
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease
また、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) 経由でツールをホストするためのサポートを追加するには、次の NuGet パッケージを追加します。
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting --prerelease
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease
エージェントを MCP ツールとして公開する
AIAgentを MCP ツールとして公開するには、関数でラップし、McpServerToolを使用します。 その後、MCP サーバーに登録する必要があります。 これにより、MCP 互換クライアントによってエージェントをツールとして呼び出すことができます。
まず、MCP ツールとして公開するエージェントを作成します。
using System;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;
AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com"),
new AzureCliCredential())
.GetChatClient("gpt-4o-mini")
.CreateAIAgent(instructions: "You are good at telling jokes.", name: "Joker");
エージェントを関数ツールに変換してから、MCP ツールに変換します。 エージェント名と説明は、mcp ツールの名前と説明として使用されます。
using ModelContextProtocol.Server;
McpServerTool tool = McpServerTool.Create(agent.AsAIFunction());
標準の入力/出力を介して受信要求をリッスンし、MCP ツールを公開するように MCP サーバーをセットアップします。
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Server;
HostApplicationBuilder builder = Host.CreateEmptyApplicationBuilder(settings: null);
builder.Services
.AddMcpServer()
.WithStdioServerTransport()
.WithTools([tool]);
await builder.Build().RunAsync();
これにより、MCP プロトコル経由でエージェントをツールとして公開する MCP サーバーが起動します。
このチュートリアルでは、MCP ツールをサポートする他のシステムで使用できるように、エージェントをモデル コンテキスト プロトコル (MCP) 経由でツールとして公開する方法について説明します。
[前提条件]
前提条件と Python パッケージのインストールについては、このチュートリアルの 「エージェントの作成と実行 」の手順を参照してください。
エージェントを MCP サーバーとして公開する
as_mcp_server() メソッドを使用して、エージェントを MCP サーバーとして公開できます。 これにより、MCP 互換クライアントによってエージェントをツールとして呼び出すことができます。
まず、MCP サーバーとして公開するエージェントを作成します。 エージェントにツールを追加することもできます。
from typing import Annotated
from agent_framework.openai import OpenAIResponsesClient
def get_specials() -> Annotated[str, "Returns the specials from the menu."]:
return """
Special Soup: Clam Chowder
Special Salad: Cobb Salad
Special Drink: Chai Tea
"""
def get_item_price(
menu_item: Annotated[str, "The name of the menu item."],
) -> Annotated[str, "Returns the price of the menu item."]:
return "$9.99"
# Create an agent with tools
agent = OpenAIResponsesClient().create_agent(
name="RestaurantAgent",
description="Answer questions about the menu.",
tools=[get_specials, get_item_price],
)
エージェントを MCP サーバーに変換します。 エージェント名と説明は、MCP サーバーのメタデータとして使用されます。
# Expose the agent as an MCP server
server = agent.as_mcp_server()
標準の入力/出力を介して受信要求をリッスンするように MCP サーバーを設定します。
import anyio
from mcp.server.stdio import stdio_server
async def run():
async def handle_stdin():
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await server.run(read_stream, write_stream, server.create_initialization_options())
await handle_stdin()
if __name__ == "__main__":
anyio.run(run)
これにより、MCP プロトコル経由でエージェントを公開する MCP サーバーが起動され、VS Code GitHub Copilot Agents などの MCP 互換クライアントで使用できるようになります。