.NET AI 和模型上下文协议入门

模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，旨在标准化 AI 应用与外部工具和数据源之间的集成。通过使用 MCP，开发人员可以增强 AI 模型的功能，使他们能够生成更准确、更相关和上下文感知的响应。

例如，使用 MCP 可将 LLM 连接到资源，例如：

许多Microsoft产品已经支持 MCP，包括：

可以使用 MCP C# SDK 快速创建自己的 MCP 集成并在不同 AI 模型之间切换，而无需进行重大代码更改。

MCP 使用客户端服务器体系结构，使 AI 驱动的应用（主机）能够通过 MCP 客户端连接到多个 MCP 服务器：

MCP 主机：通过 MCP 使用上下文资源增强 AI 模型的 AI 工具、代码编辑器或其他软件。例如，Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot 可以充当 MCP 主机，并使用 MCP 客户端和服务器扩展其功能。
MCP 客户端：主机应用程序用来连接到 MCP 服务器的客户端以检索上下文数据。
MCP 服务器：通过 MCP 向客户端公开功能的服务。例如，MCP 服务器可能通过 REST API 或本地数据源提供抽象，以便向 AI 模型提供业务数据。

下图说明了此体系结构：

显示 MCP 的体系结构模式（包括主机、客户端和服务器）的关系图。

MCP 客户端和服务器可以交换一组标准消息：

消息	DESCRIPTION
`InitializeRequest`	首次连接时，客户端会向服务器发送此请求，要求它开始初始化。
`ListToolsRequest`	由客户端发送以请求服务器拥有的工具列表。
`CallToolRequest`	由客户端用来调用服务器提供的工具。
`ListResourcesRequest`	客户端发送请求以获取可用的服务器资源列表。
`ReadResourceRequest`	由客户端发送到服务器以读取特定资源 URI。
`ListPromptsRequest`	由客户端发送，从服务器请求可用提示和提示模板的列表。
`GetPromptRequest`	由客户端用来获取服务器提供的提示。
`PingRequest`	由服务器或客户端发送的 ping 检查对方是否仍然在线。
`CreateMessageRequest`	服务器通过客户端对 LLM 进行采样的请求。客户端对要选择的模型具有完全自由裁量权。客户还应在开始采样之前告知用户，以便他们检查请求（人机交互），并决定是否批准。
`SetLevelRequest`	客户端向服务器发送的请求，用于启用或调整日志记录。

使用 MCP C# SDK 进行开发

作为 .NET 开发人员，可以通过创建 MCP 客户端和服务器来使用 MCP 来增强应用与自定义集成。 MCP 减少了将 AI 模型连接到各种工具、服务和数据源的复杂性。

官方 MCP C# SDK 通过 NuGet 提供，可用于为 .NET 应用和库生成 MCP 客户端和服务器。 SDK 由微软、Anthropic 和 MCP 开放协议组织通过协作进行维护。

若要开始，请将 MCP C# SDK 添加到项目：

dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease

通常可以利用或引用来自各种提供程序（如 GitHub 和 Docker）的预生成集成，而不是为每个集成点生成唯一的连接器：

MCP C# SDK 依赖于 Microsoft.Extensions.AI 库来处理各种 AI 交互和任务。这些扩展库提供用于处理 AI 服务的核心类型和抽象，因此开发人员可以专注于针对概念 AI 功能（而不是特定平台或提供程序实现）进行编码。

查看 NuGet 包页上的 MCP C# SDK 依赖项。