Innledning
Azure Language i Foundry Tools tilbyr et sett med naturlige språkbehandlingsmuligheter (NLP) som du kan bruke for å analysere tekst. Disse funksjonene inkluderer språkdeteksjon, gjenkjenning av navngitte enheter og uttrekking av personlig identifiserbar informasjon (PII).
Selv om du kan kalle disse funksjonene individuelt via REST-API-er eller SDK-er, kan du også gjøre dem tilgjengelige for en AI-agent via Azure Language Model Context Protocol (MCP)-serveren. Denne tilnærmingen lar agenten dynamisk velge og kalle det aktuelle språkverktøyet basert på brukerens forespørsel, uten at du trenger å skrive spesifikk kode for hver kapasitet.
For eksempel, anta at du jobber for et selskap som må analysere kundetilbakemeldinger. Kunder sender inn anmeldelser på flere språk, og teamet ditt må finne ut hvilket språk som ble brukt, identifisere personene og stedene som er nevnt, og redigere ut personlige detaljer i anmeldelsene. I stedet for å bygge separate integrasjoner for hver av disse oppgavene, kan du lage en AI-agent som bruker Azure Language MCP-serveren til å utføre alle disse gjennom én enkelt verktøytilkobling.
I denne modulen lærer du hvordan Azure Language MCP-serveren fungerer, hvordan du kobler den til en AI-agent i Microsoft Foundry, og hvordan du bygger en klientapplikasjon som samhandler programmessig med agenten.
Bemerkning
Azure Language MCP-serveren er for øyeblikket i offentlig forhåndsvisning. Detaljer som er beskrevet i denne modulen, kan endres.
Bemerkning
Vi erkjenner at forskjellige mennesker liker å lære på forskjellige måter. Du kan velge å fullføre denne modulen i videobasert format, eller du kan lese innholdet som tekst og bilder. Teksten inneholder flere detaljer enn videoene, så i noen tilfeller kan det være lurt å referere til den som tilleggsmateriale til videopresentasjonen.