ทําความเข้าใจเซิร์ฟเวอร์ MCP ภาษา Azure
เคล็ดลับ
ดูแท็บ ข้อความและรูปภาพ สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม!
เซิร์ฟเวอร์ Azure Language MCP เชื่อมต่อตัวแทน AI กับบริการ Azure Language ผ่าน Model Context Protocol (MCP) ก่อนที่จะสํารวจเซิร์ฟเวอร์ MCP ภาษา จะช่วยให้เข้าใจว่า MCP คืออะไร และช่วยให้เอเจนต์ใช้เครื่องมือภายนอกได้อย่างไร
Model Context Protocol คืออะไร?
Model Context Protocol (MCP) เป็นโปรโตคอลแบบเปิดที่กําหนดวิธีที่ตัวแทน AI โต้ตอบกับเครื่องมือ แหล่งข้อมูล และบริการภายนอก MCP ใช้สถาปัตยกรรมไคลเอ็นต์เซิร์ฟเวอร์ที่มีส่วนประกอบต่อไปนี้:
- โฮสต์: แอปพลิเคชันที่เรียกใช้ตัวแทน (เช่น Microsoft Foundry หรือแอปแบบกําหนดเอง)
- ไคลเอ็นต์: คอมโพเนนต์ภายในโฮสต์ที่จัดการการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP และจัดการการสื่อสาร
- เซิร์ฟเวอร์: โปรแกรมที่เปิดเผยเครื่องมือ ทรัพยากร และข้อความแจ้งที่ตัวแทนสามารถค้นพบและเรียกใช้ได้
เมื่อเอเจนต์เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP จะได้รับแค็ตตาล็อกของเครื่องมือที่พร้อมใช้งานพร้อมกับคําอธิบายว่าแต่ละเครื่องมือทําอะไร จากนั้นตัวแทนสามารถเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตามคําขอของผู้ใช้ วิธีการนี้เรียกว่าการ ค้นพบเครื่องมือแบบไดนามิก — ตัวแทนไม่จําเป็นต้องมีความรู้แบบฮาร์ดโค้ดของแต่ละเครื่องมือ แต่จะสืบค้นเซิร์ฟเวอร์ MCP ในขณะรันไทม์เพื่อค้นหาว่ามีอะไรบ้าง
ข้อได้เปรียบที่สําคัญของ MCP สําหรับตัวแทน AI คือความยืดหยุ่น เครื่องมือสามารถเพิ่ม อัปเดต หรือลบออกบนเซิร์ฟเวอร์ได้โดยไม่ต้องแก้ไขเอเจนต์เอง ตัวแทนสามารถเข้าถึงคําจํากัดความของเครื่องมือล่าสุดได้เสมอ ซึ่งทําให้โซลูชันที่ใช้ MCP ง่ายต่อการบํารุงรักษาและปรับขนาด
เคล็ดลับ
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม MCP และวิธีสร้างการรวมเครื่องมือ MCP แบบกําหนดเอง โปรดดูโมดูล รวมเครื่องมือ MCP กับตัวแทน Azure AI
ความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ Azure Language MCP
เซิร์ฟเวอร์ MCP ภาษา Azure แสดงความสามารถ NLP ภาษา Azure เป็นเครื่องมือที่ตัวแทนที่เข้ากันได้กับ MCP สามารถเรียกใช้ได้ เซิร์ฟเวอร์รองรับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อความต่อไปนี้:
| ความสามารถ | คำอธิบาย |
|---|---|
| การตรวจจับภาษา | ระบุภาษาที่ใช้เขียนข้อความ |
| การจดจําเอนทิตีที่มีชื่อ | ระบุและจัดประเภทเอนทิตีในข้อความ เช่น บุคคล สถานที่ องค์กร วันที่ และปริมาณ |
| การแก้ไข PII | ตรวจจับและปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) เช่น ชื่อ ที่อยู่ และหมายเลขโทรศัพท์ |
| การวิเคราะห์ข้อความเพื่อสุขภาพ | แยกและติดฉลากหน่วยงานทางการแพทย์ (เช่น การวินิจฉัย ยา และอาการ) จากข้อความทางคลินิก |
Note
Azure Language ยังมีฟังก์ชันสําหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็น การสรุป การแยกวลีสําคัญ และงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาทั่วไป ความสามารถที่เลิกใช้แล้วเหล่านี้มีไว้เพื่อสนับสนุนแอปพลิเคชันที่มีอยู่
เมื่อคุณเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP ภาษากับเอเจนต์ เอเจนต์จะได้รับรายการเครื่องมือที่พร้อมใช้งานทั้งหมด ตามข้อความแจ้งของผู้ใช้ โมเดลพื้นฐานของตัวแทนจะตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือใด (หรือการรวมกันของเครื่องมือ) ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ถามว่า "กําหนดภาษาที่เขียนบทความนี้ และบอกฉันว่ามีการกล่าวถึงบุคคลใด" ตัวแทนอาจเรียกทั้งเครื่องมือตรวจหาภาษาและเครื่องมือการจดจําเอนทิตีที่มีชื่อในเทิร์นเดียวกัน
วิธีที่ตัวแทนเลือกเครื่องมือ
ขั้นตอนการเลือกเครื่องมือทํางานดังนี้:
- ผู้ใช้ส่งพร้อมท์ไปยังตัวแทน
- เอเจนต์วิเคราะห์พรอมต์และกําหนดว่างาน (หรืองาน) ใดที่ต้องดําเนินการ
- ตัวแทนจะตรวจสอบเครื่องมือ MCP ที่มีอยู่และคําอธิบายเพื่อค้นหาเครื่องมือที่ตรงกันที่สุด
- ตัวแทนเรียกเครื่องมือที่เลือกผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยส่งข้อความอินพุตที่เกี่ยวข้อง
- เซิร์ฟเวอร์ MCP ประมวลผลคําขอโดยใช้ความสามารถภาษา Azure ที่เหมาะสม และส่งคืนผลลัพธ์
- ตัวแทนจะรวมผลลัพธ์เป็นการตอบกลับภาษาธรรมชาติสําหรับผู้ใช้
ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จําเป็นต้องเขียนตรรกะการกําหนดเส้นทางเพื่อส่งคําขอไปยังเครื่องมือเฉพาะ เอเจนต์จะจัดการการเลือกเครื่องมือโดยอัตโนมัติ โดยอิงตามคําอธิบายเครื่องมือที่ได้รับจากเซิร์ฟเวอร์ MCP
ปลายทางเซิร์ฟเวอร์ MCP
เซิร์ฟเวอร์ MCP ภาษา Azure พร้อมใช้งานเป็นจุดสิ้นสุดระยะไกลด้วยรูปแบบ URL ต่อไปนี้:
https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview
แทนที่ {foundry-resource-name} ด้วยชื่อของทรัพยากร Foundry ของคุณ (หรือทรัพยากร Azure Language) ปลายทางนี้คือสิ่งที่คุณกําหนดค่าเมื่อเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP กับเอเจนต์
Note
Azure Language ยังมีเซิร์ฟเวอร์ MCP ภายในเครื่องที่คุณสามารถโฮสต์ในสภาพแวดล้อมของคุณเองได้ สําหรับคําแนะนําในการตั้งค่า โปรดดู การ เริ่มต้นใช้งานด่วนของ Azure Language MCP Server ในที่เก็บตัวอย่างภาษา Azure