模型上下文协议（MCP）允许应用为大型语言模型提供功能和上下文。 MCP 的主要功能是定义 AI 代理用于完成任务的工具。 MCP 服务器可以在本地运行，但远程 MCP 服务器对于在云规模上共享工具至关重要。 本文旨在帮助开发人员了解这些工具以创建创新解决方案。
开发人员可以通过两种主要方式使用 MCP：
使用现有的 MCP 服务器：大多数开发人员使用现有的 MCP 服务器（如 Azure MCP 服务器）将代理功能构建到智能应用中。
探索 OpenAI MCP 代理构造模块 AI 模板，这是一个利用现有 MCP 服务器的示例。 此模板在 .NET 中创建 MCP 代理应用，该应用使用 Azure OpenAI 并连接到使用 TypeScript 编写的远程 MCP 服务器。
下图显示了 OpenAI MCP 代理构建基块的简单体系结构：
开发自己的 MCP 服务器：一些开发人员创建自己的 MCP 服务器，以提供自定义工具、资源和提示以满足特定需求。
探索 MCP 容器应用构建基块 AI 模板，这是开发自己的 MCP 服务器的示例。 此模板使用 Azure 容器应用设置远程模型上下文协议 （MCP） 服务器。
下图显示了 MCP 容器应用构建基块的简单体系结构：
使用现有的 MCP 服务器
大多数开发人员在 MCP 主机和 AI 代理中使用现有的 MCP 客户端，而不是从头开始开发 MCP 服务器。 你的应用程序或 GitHub Copilot 处于代理模式时即为主机。 代理组件是包含 AI 智能的应用程序的一部分，而 MCP 客户端组件负责 MCP 服务器通信。
MCP 如何在应用中集成
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主机应用程序：整体应用程序（如 VS Code、Web 应用等）
主机应用程序是 MCP 客户端和代理组件运行的环境。 在主机中，两个关键组件进行交互：
代理组件：包含 AI 智能（如 GitHub Copilot 代理模式或使用 Azure AI 代理服务或其他框架生成的自定义代理）的部分。
- 此组件负责处理用户请求并确定它需要哪些外部功能。
- 它可以是单独的模块，也可以集成到主机应用程序中。
- 它可能使用 AI 模型来解释用户输入并生成响应。
- 代理组件负责管理用户和 MCP 客户端组件之间的信息流。
MCP 客户端组件：实现 MCP 协议的部分。
- 此组件负责管理与 MCP 服务器的连接以及处理代理组件与服务器之间的通信。
- 客户端可以是单独的模块，也可以集成到主机应用程序中。
- 客户端组件负责向 MCP 服务器发送请求并接收响应。
开发自己的 MCP 服务器
一些开发人员创建自己的 MCP 服务器，以提供自定义工具、资源和提示以满足特定需求。 这样就可以更灵活地控制提供给 AI 代理的功能。
MCP 服务器如何在应用中集成
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MCP 服务器：实现模型上下文协议的服务器
- MCP 服务器负责向代理组件提供工具、资源和提示。
- 它可以托管在 Azure 或任何其他云平台上，甚至可以在本地运行。
- 可以根据开发人员的要求和偏好，使用各种编程语言和框架开发服务器。
生成自己的 MCP 服务器有两个主要方案：
您可以建立利用现有 MCP 服务器功能的 MCP 服务器。 在这种情况下，服务器直接调用现有的 MCP 服务器工具命令。
例如，可以生成使用 Azure MCP 服务器中的工具的自定义 Cosmos DB MCP 服务器。 此方案允许你创建新的服务器，该服务器使用现有功能并添加自己的自定义功能。
你构建一个自定义 MCP 服务器，该服务器提供自己的工具、资源和提示，以满足你的特定需求。 此方案允许你为用户创建自定义体验，同时仍在使用 AI。
例如，可以构建一个自定义 MCP 服务器，该服务器提供用于管理内部清单系统的工具。 此服务器可以具有用于搜索、添加和更新清单项的资源的工具，以及提供有关清单系统的信息的资源。