ผสานรวมตัวแทน AI กับ MCP และ PostgreSQL

  • 5 นาที

ตัวแทน AI สมัยใหม่มักต้องโต้ตอบกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย Model Context Protocol (MCP) เป็นวิธีมาตรฐานสําหรับตัวแทนในการค้นหา เชื่อมต่อ และเรียกใช้เครื่องมือและบริการภายนอก MCP ทําหน้าที่เป็นอะแดปเตอร์สากล ทําให้สามารถผสานรวมกับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น GitHub และบริการ Azure ได้อย่างราบรื่น

กําหนด MCP และองค์ประกอบหลัก

MCP ประกอบด้วยสองส่วนหลัก:

  • เซิร์ฟเวอร์ MCP: โฮสต์เครื่องมือและเปิดเผยต่อตัวแทนผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐาน รองรับการเรียกใช้เครื่องมือแบบอะซิงโครนัสและสามารถลงทะเบียนกับเฟรมเวิร์กการประสานงาน เช่น Foundry Agent Service
  • ไคลเอ็นต์ MCP: อนุญาตให้ตัวแทนค้นหาและเรียกใช้เครื่องมือที่โฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการการสื่อสาร การลงทะเบียนเครื่องมือ และการดําเนินการรันไทม์

ส่วนประกอบเหล่านี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถเข้าถึงเครื่องมือแบบไดนามิกในระหว่างรันไทม์ ซึ่งช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นและความเป็นโมดูลาร์

อธิบายการสนับสนุน Azure MCP Server สําหรับ Azure Database for PostgreSQL

Azure MCP Server สามารถกําหนดค่าให้แสดงเครื่องมือที่โต้ตอบกับ Azure Database for PostgreSQL ตัวอย่างเช่น ตัวแทนสามารถใช้เครื่องมือที่ห่อหุ้ม MCP เพื่อ:

  • สืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยใช้ SQL
  • ทําการค้นหาเวกเตอร์โดยใช้ pgvector ส่วนขยาย
  • ดึงข้อมูลการฝังที่จัดเก็บไว้ใน PostgreSQL ผ่าน azure_ai ส่วนขยาย

ด้วยการตั้งค่านี้ ตัวแทนจะใช้ PostgreSQL เพื่อจัดเก็บข้อมูลและดึงข้อมูลเมื่อจําเป็น MCP เชื่อมต่อตัวแทนและฐานข้อมูลเพื่อให้สามารถทํางานร่วมกันได้

วางตําแหน่ง MCP ในสถาปัตยกรรมตัวแทน

ในสถาปัตยกรรมตัวแทนทั่วไป MCP จะพอดีระหว่างเลเยอร์การประสานและเลเยอร์เครื่องมือ ตัวแทนใช้เฟรมเวิร์กการประสานรวม เช่น Azure AI Agent Service เพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์และการให้เหตุผล เมื่องานต้องการข้อมูลภายนอกหรือการคํานวณ เอเจนต์จะเรียกใช้เครื่องมือที่โฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์ MCP

ไดอะแกรมของสถาปัตยกรรม MCP ที่แสดงตัวแทน AI ที่เชื่อมต่อผ่าน Azure MCP Server ไปยังฐานข้อมูล Azure สําหรับ PostgreSQL และบริการ Azure อื่นๆ

สถาปัตยกรรม MCP แสดงวิธีที่ตัวแทนใช้ Azure MCP Server เพื่อเข้าถึงฐานข้อมูล Azure สําหรับ PostgreSQL และบริการ Azure อื่นๆ

ตัวอย่างเช่น ที่ Margie's Travel ตัวแทนใช้ MCP เพื่อเข้าถึงเครื่องมือที่สืบค้นฐานข้อมูลที่พัก วิเคราะห์รีวิวจากผู้เข้าพัก และสร้างบทสรุป วิธีการแบบแยกส่วนนี้ช่วยให้ทีมสามารถอัปเดตเครื่องมือได้อย่างอิสระและปรับขนาดความสามารถของตัวแทนโดยไม่ต้องเขียนตรรกะหลักใหม่

ประเด็นสำคัญ

MCP และ Azure MCP Server ช่วยให้ตัวแทน AI มีวิธีที่เชื่อถือได้ในการเชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกและแหล่งข้อมูล เมื่อใช้กับ Azure Database for PostgreSQL จะอนุญาตให้ตัวแทนสอบถามข้อมูลที่มีโครงสร้างและความหมายซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา การรวมกันนี้ช่วยสร้างระบบที่ยืดหยุ่น สอดคล้องกัน และปรับขนาดได้ง่ายขึ้น