Aracılığıyla paylaş

Azure'da Model Bağlam Protokolü kullanarak Aracı oluşturma

Model Bağlam Protokolü (MCP), uygulamaların büyük bir dil modeline özellik ve bağlam sağlamasına olanak tanır. MCP'nin önemli özelliklerinden biri, yapay zeka aracılarının görevleri tamamlamak için kullandığı araçları tanımlamaktır. MCP sunucuları yerel olarak çalışabilir, ancak uzak MCP sunucuları bulut ölçeğinde araçları paylaşmak için çok önemlidir. Makale, geliştiricilerin yenilikçi çözümler oluşturmak için bu araçları anlamasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Geliştiriciler MCP'yi iki ana yolla kullanabilir:

  • Mevcut MCP sunucularını kullanma: Çoğu geliştirici, akıllı uygulamalarda aracı işlevsellik oluşturmak için Azure MCP Sunucusu gibi mevcut MCP sunucularını kullanır.

    Mevcut bir MCP sunucusunu kullanma örneği olan OpenAI MCP Aracısı Yapı Taşı Yapay Zeka şablonunu keşfedin. Bu şablon, .NET'te Azure OpenAI kullanan ve TypeScript'te yazılmış uzak bir MCP sunucusuna bağlanan bir MCP aracı uygulaması oluşturur.

    Aşağıdaki diyagramda OpenAI MCP Aracısı Yapı Taşının basit bir mimarisi gösterilmektedir: MCP istemcisinden MCP sunucusuna mimariyi gösteren diyagram.

  • Kendi MCP sunucunuzu geliştirin: Bazı geliştiriciler özel araçlar, kaynaklar ve belirli gereksinimler için istemler sunmak için kendi MCP sunucularını oluşturur.

    Kendi MCP sunucunuzu geliştirme örneği olan MCP Container App Building Block AI şablonunu keşfedin. Bu şablon, Azure Container Apps kullanarak bir uzak Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucusu ayarlar.

    Aşağıdaki diyagramda MCP Container App Yapı Taşı'nın basit bir mimarisi gösterilmektedir: MCP sunucusunun mimarisini gösteren diyagram.

Mevcut MCP sunucularını kullanma

Geliştiricilerin çoğu MCP sunucularını sıfırdan geliştirmek yerine mevcut MCP istemcilerini bir MCP Konağı ve yapay zeka aracısında kullanır. Uygulamanız veya GitHub Copilot Aracı Modu ana bilgisayardır. Aracı bileşeni, uygulamanın yapay zeka zekasını içeren bölümüdür, MCP istemci bileşeni ise MCP sunucu iletişimlerinden sorumludur.

Uygulamanıza MCP'nin nasıl entegre edildiği

  • Ana Bilgisayar Uygulaması: Genel uygulama (VS Code, bir web uygulaması vb.)

    • Konak uygulaması, MCP istemci ve aracı bileşenlerinin çalıştığı ortamdır. Konak içinde iki önemli bileşen etkileşim kurar:

      • Aracı Bileşeni: Yapay zeka zekasını içeren bölüm (GitHub Copilot Aracı Modu veya Azure AI Agent Service veya başka bir çerçeveyle oluşturulmuş özel bir aracı gibi).

        • Bu bileşen, kullanıcı isteklerini işlemek ve hangi dış özelliklere ihtiyaç duyduğunu belirlemekle sorumludur.
        • Ayrı bir modül olabilir veya konak uygulamasıyla tümleştirilebilir.
        • Kullanıcı girişini yorumlamak ve yanıtlar oluşturmak için yapay zeka modellerini kullanabilir.
        • Aracı bileşeni, kullanıcı ile MCP istemci bileşeni arasındaki bilgi akışını yönetmekle sorumludur.

      • MCP İstemci Bileşeni: MCP protokolunu uygulayan bölüm.

        • Bu bileşen, MCP sunucusuyla bağlantıyı yönetmek ve aracı bileşeni ile sunucu arasındaki iletişimi işlemekle sorumludur.
        • İstemci ayrı bir modül olabilir veya konak uygulamasıyla tümleştirilebilir.
        • İstemci bileşeni, MCP sunucusuna istek göndermek ve yanıtları almaktan sorumludur.

Kendi MCP sunucunuzu geliştirme

Bazı geliştiriciler özel araçlar, kaynaklar ve belirli gereksinimler için istemler sunmak için kendi MCP sunucularını oluşturur. Bu, yapay zeka aracılarına sağlanan özellikler üzerinde daha fazla esneklik ve denetim sağlar.

MCP sunucularının uygulamanıza nasıl entegre edildiği

  • MCP Sunucusu: Model Bağlam Protokolü uygulayan sunucu
    • MCP sunucusu aracı bileşenine araçlar, kaynaklar ve istemler sağlamakla sorumludur.
    • Azure'da veya başka bir bulut platformunda barındırılabilir, hatta yerel olarak çalıştırılabilir.
    • Sunucu, geliştiricinin gereksinimlerine ve tercihlerine bağlı olarak çeşitli programlama dilleri ve çerçeveleri kullanılarak geliştirilebilir.

Kendi MCP sunucunuzu oluşturmak için iki ana senaryo vardır:

  • Mevcut MCP sunucularından özellikleri kullanan MCP sunucuları oluşturursunuz. Bu durumda, sunucunuz mevcut MCP Sunucusu araç komutlarını doğrudan çağırır.

    Örneğin, Azure MCP Sunucusu'ndan araçları kullanan özel bir Cosmos DB MCP sunucusu oluşturabilirsiniz. Bu senaryo, mevcut özellikleri kullanan ve kendi özel özelliklerinizi ekleyen yeni bir sunucu oluşturmanıza olanak tanır.

  • Kendi ihtiyaçlarınıza yönelik araçlar, kaynaklar ve istemler sunan özel bir MCP sunucusu oluşturursunuz. Bu senaryo, yapay zekayı kullanmaya devam ederken kullanıcılarınız için özel bir deneyim oluşturmanıza olanak tanır.

    Örneğin, şirket içi envanter sistemini yönetmek için araçlar sağlayan özel bir MCP sunucusu oluşturabilirsiniz. Bu sunucuda stok öğelerini aramak, eklemek ve güncelleştirmek için araçlar ve envanter sistemi hakkında bilgi veren kaynaklar olabilir.