Использование средств MCP с агентами

Протокол контекста модели — это открытый стандарт, определяющий, как приложения предоставляют средства и контекстные данные для больших языковых моделей (LLM). Она обеспечивает согласованную масштабируемую интеграцию внешних инструментов с рабочими процессами модели.

Microsoft Agent Framework поддерживает интеграцию с серверами ПРОТОКОЛА MCP модели, позволяя агентам получать доступ к внешним средствам и службам. В этом руководстве показано, как подключиться к серверу MCP и использовать его средства в агенте.

Рекомендации по использованию сторонних серверов MCP

Использование серверов протокола контекста модели зависит от условий между вами и поставщиком услуг. При подключении к службе, отличной от Майкрософт, некоторые данные (например, содержимое запроса) передаются в службу, не являющейся корпорацией Майкрософт, или ваше приложение может получать данные из службы, отличной от Майкрософт. Вы несете ответственность за использование немайкрософтовских сервисов и данных, а также за любые расходы, связанные с этим использованием.

Удаленные серверы MCP, которые вы решили использовать с средством MCP, описанным в этой статье, были созданы сторонними лицами, а не корпорацией Майкрософт. Корпорация Майкрософт не тестировала или проверяла эти серверы. Корпорация Майкрософт не несет ответственности за вас или других пользователей в отношении использования любых удаленных серверов MCP.

Мы рекомендуем тщательно проверить и отслеживать, какие серверы MCP добавляются в приложения на основе Agent Framework. Мы также рекомендуем полагаться на серверы, размещенные доверенными поставщиками услуг, а не прокси-серверами.

Средство MCP позволяет передавать пользовательские заголовки, такие как ключи проверки подлинности или схемы, которые может потребоваться удаленному серверу MCP. Рекомендуется просмотреть все данные, к которым предоставлен общий доступ с удаленными серверами MCP, и записывать данные в журнал для целей аудита. Будьте осведомлены о практиках, отличных от Майкрософт, о хранении и расположении данных.

Это важно

Заголовки для каждого запуска можно указать, включив их в ресурсы инструментов при каждом запуске, или настроить его header_provider на Python локальных средствах MCP. Просмотрите все ключи API, маркеры доступа OAuth или другие учетные данные, используемые удаленными серверами MCP.

Дополнительные сведения о безопасности MCP см. в следующем разделе:

Рекомендации по обеспечению безопасности на веб-сайте протокола контекста модели.
Понимание и смягчение рисков безопасности в реализациях MCP в блоге Microsoft Security Community.

Версию .NET Agent Framework можно использовать вместе с официальным пакетом SDK MCP C# , чтобы разрешить агенту вызывать инструменты MCP.

В следующем примере показано, как:

Настройка и сервер MCP
Получение списка доступных средств с сервера MCP
Преобразование средств AIFunctionMCP в "так, чтобы их можно было добавить в агент"
Вызов средств из агента с помощью вызова функции

Настройка клиента MCP

Сначала создайте клиент MCP, который подключается к нужному серверу MCP:

// Create an MCPClient for the GitHub server
await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(new StdioClientTransport(new()
{
    Name = "MCPServer",
    Command = "npx",
    Arguments = ["-y", "--verbose", "@modelcontextprotocol/server-github"],
}));

В этом примере:

Имя: понятное имя для подключения сервера MCP
Команда: исполняемый файл для запуска сервера MCP (здесь используется npx для запуска пакета Node.js)
Аргументы: аргументы командной строки, передаваемые серверу MCP

Получение доступных средств

После подключения получите список инструментов, доступных на сервере MCP:

// Retrieve the list of tools available on the GitHub server
var mcpTools = await mcpClient.ListToolsAsync().ConfigureAwait(false);

Метод ListToolsAsync() возвращает коллекцию инструментов, предоставляемых сервером MCP. Эти средства автоматически преобразуются в объекты AITool, которые можно использовать агентом.

Создание агента с помощью средств MCP

Создайте агент и предоставьте средства MCP во время инициализации:

AIAgent agent = new AIProjectClient(
    new Uri(endpoint),
    new DefaultAzureCredential())
     .AsAIAgent(
         model: deploymentName,
         instructions: "You answer questions related to GitHub repositories only.",
         tools: [.. mcpTools.Cast<AITool>()]);

Предупреждение

DefaultAzureCredential удобно для разработки, но требует тщательного рассмотрения в рабочей среде. В рабочей среде рекомендуется использовать определенные учетные данные (например, ManagedIdentityCredential), чтобы избежать проблем с задержкой, непреднамеренной проверки данных аутентификации и потенциальных рисков безопасности из-за резервных механизмов.

Основные моменты:

Инструкции. Укажите четкие инструкции, которые соответствуют возможностям средств MCP
Средства. Приведение средств MCP к AITool объектам и их распространение в массив инструментов
Агент автоматически получит доступ ко всем средствам, предоставляемым сервером MCP

Использование агента

После настройки агент может автоматически использовать средства MCP для выполнения запросов пользователей:

// Invoke the agent and output the text result
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Summarize the last four commits to the microsoft/semantic-kernel repository?"));

Агент будет:

Анализ запроса пользователя
Определение необходимых средств MCP
Вызов соответствующих средств с помощью сервера MCP
Синтезирование результатов в последовательный ответ

Конфигурация среды

Обязательно настройте необходимые переменные среды:

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ??
    throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_ENDPOINT is not set.");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

Управление ресурсами

Всегда правильно удалять клиентские ресурсы MCP:

await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(...);

Использование await using обеспечивает правильное закрытие подключения клиента MCP при выходе из области.

Общие серверы MCP

Популярные серверы MCP включают:

@modelcontextprotocol/server-github: доступ к репозиториям и данным GitHub
@modelcontextprotocol/server-filesystem: операции файловой системы
@modelcontextprotocol/server-sqlite: доступ к базе данных SQLite

Каждый сервер предоставляет различные средства и возможности, расширяющие функциональные возможности агента. Эта интеграция позволяет агентам легко получать доступ к внешним данным и службам, сохраняя преимущества безопасности и стандартизации протокола контекста модели.

Tip

Полный исходный код и инструкции по выполнению этого примера доступны по https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/dotnet/samples/02-agents/ModelContextProtocol/Agent_MCP_Serverадресу.

Это позволяет агентам легко получать доступ к внешним средствам и службам.

Замечание

При минимальных установках Python может потребоваться установить поддержку MCP вручную. Установите mcp --pre для использования MCPStdioTool, MCPStreamableHTTPToolили Agent.as_mcp_server(). Установите, mcp[ws] --pre если вам также нужно MCPWebsocketTool.

Типы инструментов MCP

Платформа агента поддерживает три типа подключений MCP:

MCPStdioTool — локальные серверы MCP

Используйте MCPStdioTool для подключения к серверам MCP, которые выполняются в качестве локальных процессов с помощью стандартных входных и выходных данных:

import asyncio
from agent_framework import Agent, MCPStdioTool
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

async def local_mcp_example():
    """Example using a local MCP server via stdio."""
    async with (
        MCPStdioTool(
            name="calculator",
            command="uvx",
            args=["mcp-server-calculator"]
        ) as mcp_server,
        Agent(
            client=OpenAIChatClient(),
            name="MathAgent",
            instructions="You are a helpful math assistant that can solve calculations.",
        ) as agent,
    ):
        result = await agent.run(
            "What is 15 * 23 + 45?",
            tools=mcp_server
        )
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(local_mcp_example())

MCPStreamableHTTPTool — серверы HTTP/SSE MCP

Используется MCPStreamableHTTPTool для подключения к серверам MCP по протоколу HTTP с помощью событий Server-Sent:

import asyncio
from agent_framework import Agent, MCPStreamableHTTPTool
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity.aio import AzureCliCredential

async def http_mcp_example():
    """Example using an HTTP-based MCP server."""
    async with AzureCliCredential() as credential:
        client = FoundryChatClient(credential=credential)
        async with (
            MCPStreamableHTTPTool(
                name="Microsoft Learn MCP",
                url="https://learn.microsoft.com/api/mcp",
            ) as mcp_server,
            Agent(
                client=client,
                name="DocsAgent",
                instructions="You help with Microsoft documentation questions.",
            ) as agent,
        ):
            result = await agent.run(
                "How to create an Azure storage account using az cli?",
                tools=mcp_server
            )
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(http_mcp_example())

Для конечных точек HTTP, прошедших проверку подлинности, используйте header_provider так, чтобы учетные данные добавлялись только в запросы с одинаковым источником. Во время вызова средства поставщик получает значения из function_invocation_kwargs. Для внешних запросов, таких как инициализация подтверждения, инструмент или обнаружение запросов и фоновая связь, он получает пустой словарь.

Если серверу требуется проверка подлинности во время подключения, захват или обновление необходимых учетных данных в поставщике, а не в зависимости только от значений для каждого запуска. Поставщик, который вызывает KeyError , так как значение для каждого запуска недоступно, позволяет внешнему запросу продолжать работу без этого заголовка. Этот шаблон работает только в том случае, если сервер разрешает инициализацию и обнаружение без проверки подлинности. Возникают другие ошибки поставщика.

MCPWebsocketTool — серверы WebSocket MCP

Используйте MCPWebsocketTool для подключения к серверам MCP через подключения WebSocket:

import asyncio
from agent_framework import Agent, MCPWebsocketTool
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

async def websocket_mcp_example():
    """Example using a WebSocket-based MCP server."""
    async with (
        MCPWebsocketTool(
            name="realtime-data",
            url="wss://api.example.com/mcp",
        ) as mcp_server,
        Agent(
            client=OpenAIChatClient(),
            name="DataAgent",
            instructions="You provide real-time data insights.",
        ) as agent,
    ):
        result = await agent.run(
            "What is the current market status?",
            tools=mcp_server
        )
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(websocket_mcp_example())

Типы инструментов MCP

Пакет mcptool позволяет агентам использовать средства на серверах протокола контекста модели (MCP).

Подключение к серверу MCP

import (
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool/mcptool"

    "github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
)

session, err := mcptool.Connect(ctx, &mcp.StreamableClientTransport{
    Endpoint: "https://learn.microsoft.com/api/mcp",
})
if err != nil {
    panic(err)
}
defer session.Close()

Перечисление и использование средств MCP

tools, err := mcptool.ListTools(ctx, session)
if err != nil {
    panic(err)
}

a := foundryprovider.NewAgent(endpoint, token, foundryprovider.ModelDeployment(model), foundryprovider.AgentConfig{
    Instructions: "You are a helpful assistant.",
    Config: agent.Config{
        Tools: tools,
    },
})

resp, err := a.RunText(ctx, "How to create an Azure storage account using az cli?").Collect()

Поддерживаемые транспорты

HTTP/SSE - mcp.StreamableClientTransport{Endpoint: "https://..."}
Stdio — запуск локального процесса сервера MCP

Tip

Полный пример запуска см. в примере средств MCP .

Предоставление агента в качестве сервера MCP

Агент можно предоставлять в качестве сервера MCP, позволяя использовать его в качестве средства любым клиентом, совместимым с MCP (например, агентами GitHub Copilot или другими агентами VS Code). Имя и описание агента становятся метаданными сервера MCP.

Обтекайте агент в инструменте функции, .AsAIFunction()создайте McpServerToolи зарегистрируйте его на сервере MCP:

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Server;

// Create the agent
AIAgent agent = new AIProjectClient(
    new Uri("<your-foundry-project-endpoint>"),
    new DefaultAzureCredential())
        .AsAIAgent(
            model: "gpt-4o-mini",
            instructions: "You are good at telling jokes.",
            name: "Joker");

// Convert the agent to an MCP tool
McpServerTool tool = McpServerTool.Create(agent.AsAIFunction());

// Set up the MCP server over stdio
HostApplicationBuilder builder = Host.CreateEmptyApplicationBuilder(settings: null);
builder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()
    .WithTools([tool]);

await builder.Build().RunAsync();

Предупреждение

Установите необходимые пакеты NuGet:

dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting --prerelease
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease

Вызов .as_mcp_server() агента для предоставления его в качестве сервера MCP:

Замечание

Python agent.as_mcp_server() также зависит от необязательного mcp пакета. Если вы используете установку на основе тонких и ядер, запустите сначала pip install mcp --pre .

from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
from typing import Annotated

def get_specials() -> Annotated[str, "Returns the specials from the menu."]:
    return "Special Soup: Clam Chowder, Special Salad: Cobb Salad"

# Create an agent with tools
agent = OpenAIChatClient().as_agent(
    name="RestaurantAgent",
    description="Answer questions about the menu.",
    tools=[get_specials],
)

# Expose the agent as an MCP server
server = agent.as_mcp_server()

Настройте сервер MCP для прослушивания стандартных входных и выходных данных:

import anyio
from mcp.server.stdio import stdio_server

async def run():
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await server.run(read_stream, write_stream, server.create_initialization_options())

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(run)

Обтекайте агент agenttool.New, зарегистрируйте его с помощью mcptool.AddToolсервера MCP и запустите сервер по stdio:

import (
    "context"

    "github.com/microsoft/agent-framework-go/agent"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/provider/foundryprovider"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool/agenttool"
    "github.com/microsoft/agent-framework-go/tool/mcptool"
    "github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
)

jokeAgent := foundryprovider.NewAgent(endpoint, token, foundryprovider.ModelDeployment(model), foundryprovider.AgentConfig{
    Instructions: "You are good at telling jokes.",
    Config: agent.Config{
        Name:        "Joker",
        Description: "An agent that tells jokes.",
    },
})

server := mcp.NewServer(&mcp.Implementation{
    Name:    "agent-mcp-server",
    Version: "1.0.0",
}, nil)

mcptool.AddTool(server, agenttool.New(jokeAgent, agenttool.Config{}))

if err := server.Run(context.Background(), &mcp.StdioTransport{}); err != nil {
    panic(err)
}

Tip

См. пример средства MCP агента для полного запуска.

Дальнейшие действия

Беседы и память

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-08-25

Использование средств MCP с агентами

Рекомендации по использованию сторонних серверов MCP

Настройка клиента MCP

Получение доступных средств

Создание агента с помощью средств MCP

Использование агента

Конфигурация среды

Управление ресурсами

Общие серверы MCP

Типы инструментов MCP

MCPStdioTool — локальные серверы MCP

MCPStreamableHTTPTool — серверы HTTP/SSE MCP

MCPWebsocketTool — серверы WebSocket MCP

Популярные серверы MCP

Полный пример

Типы инструментов MCP

Подключение к серверу MCP

Перечисление и использование средств MCP

Поддерживаемые транспорты

Предоставление агента в качестве сервера MCP

Дальнейшие действия

Обратная связь

Дополнительные ресурсы