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教程：将 MCP 与动态会话配合使用（Python）

重要

动态会话的平台托管 MCP 服务器处于 预览状态。 API 版本 2025-02-02-preview 和 mcpServerSettings 属性可能会更改。

本教程介绍如何创建启用了平台管理的 MCP 服务器的会话池、连接到该服务器并远程执行 Python 代码。

与独立的 MCP 服务器教程不同，不编写或部署 MCP 服务器代码。该平台为 Python 会话池提供内置工具：

工具	Description
`launchShell`	创建新环境并返回 `environmentId`
`runPythonCodeInRemoteEnvironment`	在现有环境中执行 Python 代码
`runShellCommandInRemoteEnvironment`	在现有环境中执行 shell 命令

在本教程中，你将了解：

创建启用了 MCP 服务器的 Python 会话池
检索 MCP 终结点和 API 密钥
通过 JSON-RPC 初始化 MCP 连接并执行 Python 代码
在 VS Code 中将 MCP 服务器连接到 GitHub Copilot

先决条件

Requirement	Description
Azure 帐户	拥有有效订阅的 Azure 帐户。免费创建一个。
Azure CLI	安装 Azure CLI。
curl	curl （预安装在大多数 Linux 和 macOS 系统上）。
jq	jq JSON 处理器，用于分析 API 响应。
VS Code	安装了 GitHub Copilot 扩展的 Visual Studio Code（用于 Copilot 集成部分）。

设置

更新 Azure CLI 并安装容器应用扩展：

az upgrade
az provider register --namespace Microsoft.App
az extension add --name containerapp --allow-preview true --upgrade

登录并设置订阅：

az login
SUBSCRIPTION_ID=$(az account show --query id --output tsv)
az account set -s $SUBSCRIPTION_ID

设置本教程的变量。将占位符替换为你的实际值：

RESOURCE_GROUP=<RESOURCE_GROUP_NAME>
SESSION_POOL_NAME=<SESSION_POOL_NAME>
LOCATION=<LOCATION>

创建资源组：

az group create --name $RESOURCE_GROUP --location $LOCATION

使用 MCP 服务器创建 Python 会话池

使用启用了 MCP 的 ARM 模板部署会话池。

创建名为 deploy.json：的文件

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "parameters": {
        "name": { "type": "String" },
        "location": { "type": "String" }
    },
    "resources": [
        {
            "type": "Microsoft.App/sessionPools",
            "apiVersion": "2025-02-02-preview",
            "name": "[parameters('name')]",
            "location": "[parameters('location')]",
            "properties": {
                "poolManagementType": "Dynamic",
                "containerType": "PythonLTS",
                "scaleConfiguration": {
                    "maxConcurrentSessions": 5
                },
                "sessionNetworkConfiguration": {
                    "status": "EgressEnabled"
                },
                "dynamicPoolConfiguration": {
                    "lifecycleConfiguration": {
                        "lifecycleType": "Timed",
                        "coolDownPeriodInSeconds": 300
                    }
                },
                "mcpServerSettings": {
                    "isMCPServerEnabled": true
                }
            }
        }
    ]
}

注释

此模板中的关键属性：

containerType: "PythonLTS"：使用 Python 运行时创建会话。
mcpServerSettings.isMCPServerEnabled: true：启用平台管理的 MCP 终结点。
coolDownPeriodInSeconds: 300：会话在处于非活动状态 5 分钟后被销毁。

部署模板：

az deployment group create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --template-file deploy.json \
    --parameters name=$SESSION_POOL_NAME location=$LOCATION

获取 MCP 服务器终结点

部署后，检索会话池的 MCP 终结点 URL。

MCP_ENDPOINT=$(az rest --method GET \
    --uri "https://management.azure.com/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID/resourceGroups/$RESOURCE_GROUP/providers/Microsoft.App/sessionPools/$SESSION_POOL_NAME" \
    --uri-parameters api-version=2025-02-02-preview \
    --query "properties.mcpServerSettings.mcpServerEndpoint" -o tsv)

获取 MCP 服务器凭据

平台管理的 MCP 服务器通过 x-ms-apikey 标头使用 API 密钥身份验证。此身份验证方法不同于标准会话池管理 API 使用的持有者令牌身份验证。

API_KEY=$(az rest --method POST \
    --uri "https://management.azure.com/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID/resourceGroups/$RESOURCE_GROUP/providers/Microsoft.App/sessionPools/$SESSION_POOL_NAME/fetchMCPServerCredentials" \
    --uri-parameters api-version=2025-02-02-preview \
    --query "apiKey" -o tsv)

警告

将 API 密钥视为机密。不要将其提交到源代码管理或公开共享。该密钥对会话池的所有 MCP 工具调用进行身份验证。

初始化 MCP 服务器

发送 initialize JSON-RPC 请求以建立 MCP 连接：

curl -sS -X POST "$MCP_ENDPOINT" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "x-ms-apikey: $API_KEY" \
    -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": "1", "method": "initialize" }'

您应该看到一个包括以下内容的响应：

protocolVersion: 2025-03-26
serverInfo.name: Microsoft Container Apps MCP Server
capabilities.tools: { "call": true, "list": true }

启动 Python 环境

创建新的 Python 环境：

ENVIRONMENT_RESPONSE=$(curl -sS -X POST "$MCP_ENDPOINT" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "x-ms-apikey: $API_KEY" \
    -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": "2", "method": "tools/call", "params": { "name": "launchShell", "arguments": {} } }')

echo $ENVIRONMENT_RESPONSE

从响应的structuredContent字段中提取environmentId。所有后续命令都需要此 ID。

ENVIRONMENT_ID=$(echo $ENVIRONMENT_RESPONSE | jq -r '.result.structuredContent.environmentId')
echo $ENVIRONMENT_ID

注释

该工具 launchShell 生成唯一的环境标识符。实际会话是以“惰性”方式分配的。执行第一个命令时，会话池会分配 Hyper-V 隔离容器来处理它。

执行 Python 命令

若要在远程环境中运行 Python 代码，请使用上一步的 $ENVIRONMENT_ID。

curl -sS -X POST "$MCP_ENDPOINT" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "x-ms-apikey: $API_KEY" \
    -d '{
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": "3",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "runPythonCodeInRemoteEnvironment",
            "arguments": {
                "environmentId": "'"$ENVIRONMENT_ID"'",
                "pythonCode": "import sys; print(f\"Python {sys.version}\")"
            }
        }
    }'

响应在 structuredContent 中的 stdout 字段内包含命令结果。

尝试更复杂的示例：

curl -sS -X POST "$MCP_ENDPOINT" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "x-ms-apikey: $API_KEY" \
    -d '{
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": "4",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "runPythonCodeInRemoteEnvironment",
            "arguments": {
                "environmentId": "'"$ENVIRONMENT_ID"'",
                "pythonCode": "import math\nresults = {n: math.factorial(n) for n in range(1, 11)}\nfor k, v in results.items():\n    print(f\"{k}! = {v}\")"
            }
        }
    }'

在 VS Code 中连接到 GitHub Copilot

可以将会话池 MCP 服务器连接到 GitHub Copilot，以便将自然语言接口连接到代码执行环境。

在项目中创建 .vscode/mcp.json ：
```
{
    "servers": {
        "aca-python-sessions": {
            "type": "http",
            "url": "<MCP_ENDPOINT>",
            "headers": {
                "x-ms-apikey": "<API_KEY>"
            }
        }
    }
}
```
将 <MCP_ENDPOINT> 和 <API_KEY> 替换为前面步骤中的值。

警告

不要将 MCP API 密钥提交到源代码管理。在生产环境中使用环境变量或机密管理器。将 .vscode/mcp.json 添加到您的 .gitignore.
打开 VS Code，然后在代理模式下打开 Copilot Chat。
验证 aca-python-sessions 是否显示在“工具”列表中。
使用提示进行测试，例如：
- “启动 Python 环境并计算前 20 个 Fibonacci 数字”
- “运行提取 https://api.github.com 和打印响应标头的 Python 脚本”

清理资源

完成本教程后，请删除创建的资源以避免产生费用。

az group delete --resource-group $RESOURCE_GROUP

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Last updated on 2026-03-02