wehub-resource-sync
13 KiB
13 KiB
Integrácia Model Context Protocol (MCP) s Microsoft Foundry
Tento sprievodca ukazuje, ako integrovať servery Model Context Protocol (MCP) s agentmi Microsoft Foundry, čo umožňuje výkonnú orchestráciu nástrojov a podnikové AI schopnosti.
Úvod
Model Context Protocol (MCP) je otvorený štandard, ktorý umožňuje AI aplikáciám bezpečne sa pripájať k externým zdrojom dát a nástrojom. Pri integrácii s Microsoft Foundry MCP umožňuje agentom pristupovať k rôznym externým službám, API a zdrojom dát a interagovať s nimi štandardizovaným spôsobom.
Táto integrácia kombinuje flexibilitu ekosystému nástrojov MCP s robustným rámcom agentov Microsoft Foundry, čím poskytuje podnikové AI riešenia s rozsiahlymi možnosťami prispôsobenia.
Poznámka: Ak chcete použiť MCP v Microsoft Foundry Agent Service, momentálne sú podporované iba nasledujúce regióny: westus, westus2, uaenorth, southindia a switzerlandnorth
Ciele učenia
Na konci tohto sprievodcu budete schopní:
- Porozumieť Model Context Protocol a jeho výhodám
- Nastaviť servery MCP na použitie s agentmi Microsoft Foundry
- Vytvoriť a nakonfigurovať agentov s integráciou MCP nástrojov
- Implementovať praktické príklady s reálnymi servermi MCP
- Spracovať odpovede nástrojov a citácie v konverzáciách agentov
Predpoklady
Pred začatím sa uistite, že máte:
- Azure predplatné s prístupom k Microsoft Foundry
- Python 3.10+ alebo .NET 8.0+
- Nainštalované a nakonfigurované Azure CLI
- Príslušné oprávnenia na vytváranie AI zdrojov
Čo je Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol je štandardizovaný spôsob, ako sa AI aplikácie pripájajú k externým zdrojom dát a nástrojom. Hlavné výhody zahŕňajú:
- Štandardizovaná integrácia: Konzistentné rozhranie naprieč rôznymi nástrojmi a službami
- Bezpečnosť: Bezpečné mechanizmy overovania a autorizácie
- Flexibilita: Podpora rôznych zdrojov dát, API a vlastných nástrojov
- Rozšíriteľnosť: Jednoduché pridávanie nových funkcií a integrácií
Nastavenie MCP s Microsoft Foundry
Konfigurácia prostredia
Vyberte si preferované vývojové prostredie:
Implementácia v Pythone
Poznámka Tento notebook môžete spustiť
1. Inštalácia potrebných balíkov
pip install azure-ai-projects -U
pip install azure-ai-agents==1.1.0b4 -U
pip install azure-identity -U
pip install mcp==1.11.0 -U
2. Import závislostí
import os, time
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import McpTool, RequiredMcpToolCall, SubmitToolApprovalAction, ToolApproval
3. Konfigurácia nastavení MCP
mcp_server_url = os.environ.get("MCP_SERVER_URL", "https://learn.microsoft.com/api/mcp")
mcp_server_label = os.environ.get("MCP_SERVER_LABEL", "mslearn")
4. Inicializácia klienta projektu
project_client = AIProjectClient(
endpoint="https://your-project-endpoint.services.ai.azure.com/api/projects/your-project",
credential=DefaultAzureCredential(),
)
5. Vytvorenie MCP nástroja
mcp_tool = McpTool(
server_label=mcp_server_label,
server_url=mcp_server_url,
allowed_tools=[], # Voliteľné: určte povolené nástroje
)
6. Kompletný príklad v Pythone
with project_client:
agents_client = project_client.agents
# Vytvorte nového agenta s nástrojmi MCP
agent = agents_client.create_agent(
model="Your AOAI Model Deployment",
name="my-mcp-agent",
instructions="You are a helpful agent that can use MCP tools to assist users. Use the available MCP tools to answer questions and perform tasks.",
tools=mcp_tool.definitions,
)
print(f"Created agent, ID: {agent.id}")
print(f"MCP Server: {mcp_tool.server_label} at {mcp_tool.server_url}")
# Vytvorte vlákno pre komunikáciu
thread = agents_client.threads.create()
print(f"Created thread, ID: {thread.id}")
# Vytvorte správu pre vlákno
message = agents_client.messages.create(
thread_id=thread.id,
role="user",
content="What's difference between Azure OpenAI and OpenAI?",
)
print(f"Created message, ID: {message.id}")
# Spracujte schválenia nástrojov a spustite agenta
mcp_tool.update_headers("SuperSecret", "123456")
run = agents_client.runs.create(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id, tool_resources=mcp_tool.resources)
print(f"Created run, ID: {run.id}")
while run.status in ["queued", "in_progress", "requires_action"]:
time.sleep(1)
run = agents_client.runs.get(thread_id=thread.id, run_id=run.id)
if run.status == "requires_action" and isinstance(run.required_action, SubmitToolApprovalAction):
tool_calls = run.required_action.submit_tool_approval.tool_calls
if not tool_calls:
print("No tool calls provided - cancelling run")
agents_client.runs.cancel(thread_id=thread.id, run_id=run.id)
break
tool_approvals = []
for tool_call in tool_calls:
if isinstance(tool_call, RequiredMcpToolCall):
try:
print(f"Approving tool call: {tool_call}")
tool_approvals.append(
ToolApproval(
tool_call_id=tool_call.id,
approve=True,
headers=mcp_tool.headers,
)
)
except Exception as e:
print(f"Error approving tool_call {tool_call.id}: {e}")
if tool_approvals:
agents_client.runs.submit_tool_outputs(
thread_id=thread.id, run_id=run.id, tool_approvals=tool_approvals
)
print(f"Current run status: {run.status}")
print(f"Run completed with status: {run.status}")
# Zobrazte konverzáciu
messages = agents_client.messages.list(thread_id=thread.id)
print("\nConversation:")
print("-" * 50)
for msg in messages:
if msg.text_messages:
last_text = msg.text_messages[-1]
print(f"{msg.role.upper()}: {last_text.text.value}")
print("-" * 50)
Implementácia v .NET
Poznámka Tento notebook môžete spustiť
1. Inštalácia potrebných balíkov
#r "nuget: Azure.AI.Agents.Persistent, 1.1.0-beta.4"
#r "nuget: Azure.Identity, 1.14.2"
2. Import závislostí
using Azure.AI.Agents.Persistent;
using Azure.Identity;
3. Konfigurácia nastavení
var projectEndpoint = "https://your-project-endpoint.services.ai.azure.com/api/projects/your-project";
var modelDeploymentName = "Your AOAI Model Deployment";
var mcpServerUrl = "https://learn.microsoft.com/api/mcp";
var mcpServerLabel = "mslearn";
PersistentAgentsClient agentClient = new(projectEndpoint, new DefaultAzureCredential());
4. Vytvorenie definície MCP nástroja
MCPToolDefinition mcpTool = new(mcpServerLabel, mcpServerUrl);
5. Vytvorenie agenta s MCP nástrojmi
PersistentAgent agent = await agentClient.Administration.CreateAgentAsync(
model: modelDeploymentName,
name: "my-learn-agent",
instructions: "You are a helpful agent that can use MCP tools to assist users. Use the available MCP tools to answer questions and perform tasks.",
tools: [mcpTool]
);
6. Kompletný príklad v .NET
// Create thread and message
PersistentAgentThread thread = await agentClient.Threads.CreateThreadAsync();
PersistentThreadMessage message = await agentClient.Messages.CreateMessageAsync(
thread.Id,
MessageRole.User,
"What's difference between Azure OpenAI and OpenAI?");
// Configure tool resources with headers
MCPToolResource mcpToolResource = new(mcpServerLabel);
mcpToolResource.UpdateHeader("SuperSecret", "123456");
ToolResources toolResources = mcpToolResource.ToToolResources();
// Create and handle run
ThreadRun run = await agentClient.Runs.CreateRunAsync(thread, agent, toolResources);
while (run.Status == RunStatus.Queued || run.Status == RunStatus.InProgress || run.Status == RunStatus.RequiresAction)
{
await Task.Delay(TimeSpan.FromMilliseconds(1000));
run = await agentClient.Runs.GetRunAsync(thread.Id, run.Id);
if (run.Status == RunStatus.RequiresAction && run.RequiredAction is SubmitToolApprovalAction toolApprovalAction)
{
var toolApprovals = new List<ToolApproval>();
foreach (var toolCall in toolApprovalAction.SubmitToolApproval.ToolCalls)
{
if (toolCall is RequiredMcpToolCall mcpToolCall)
{
Console.WriteLine($"Approving MCP tool call: {mcpToolCall.Name}");
toolApprovals.Add(new ToolApproval(mcpToolCall.Id, approve: true)
{
Headers = { ["SuperSecret"] = "123456" }
});
}
}
if (toolApprovals.Count > 0)
{
run = await agentClient.Runs.SubmitToolOutputsToRunAsync(thread.Id, run.Id, toolApprovals: toolApprovals);
}
}
}
// Display messages
using Azure;
AsyncPageable<PersistentThreadMessage> messages = agentClient.Messages.GetMessagesAsync(
threadId: thread.Id,
order: ListSortOrder.Ascending
);
await foreach (PersistentThreadMessage threadMessage in messages)
{
Console.Write($"{threadMessage.CreatedAt:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - {threadMessage.Role,10}: ");
foreach (MessageContent contentItem in threadMessage.ContentItems)
{
if (contentItem is MessageTextContent textItem)
{
Console.Write(textItem.Text);
}
else if (contentItem is MessageImageFileContent imageFileItem)
{
Console.Write($"<image from ID: {imageFileItem.FileId}>");
}
Console.WriteLine();
}
}
Možnosti konfigurácie MCP nástrojov
Pri konfigurácii MCP nástrojov pre vášho agenta môžete špecifikovať niekoľko dôležitých parametrov:
Konfigurácia v Pythone
mcp_tool = McpTool(
server_label="unique_server_name", # Identifikátor pre MCP server
server_url="https://api.example.com/mcp", # MCP server koncový bod
allowed_tools=[], # Voliteľné: špecifikujte povolené nástroje
)
Konfigurácia v .NET
MCPToolDefinition mcpTool = new(
"unique_server_name", // Server label
"https://api.example.com/mcp" // MCP server URL
);
Overovanie a Hlavičky
Obidve implementácie podporujú vlastné hlavičky pre overovanie:
Python
mcp_tool.update_headers("SuperSecret", "123456")
.NET
MCPToolResource mcpToolResource = new(mcpServerLabel);
mcpToolResource.UpdateHeader("SuperSecret", "123456");
Riešenie bežných problémov
1. Problémy s pripojením
- Overte prístupnosť URL MCP servera
- Skontrolujte prihlasovacie údaje
- Uistite sa o dostupnosti siete
2. Neúspešné volania nástrojov
- Skontrolujte argumenty a formátovanie nástroja
- Overte požiadavky špecifické pre server
- Implementujte adekvátne spracovanie chýb
3. Výkonové problémy
- Optimalizujte frekvenciu volaní nástroja
- Použite cache, kde je to vhodné
- Monitorujte čas odozvy servera
Ďalšie kroky
Pre ďalšie zlepšenie vašej integrácie MCP:
- Preskúmajte vlastné servery MCP: Vybudujte si vlastné MCP servery pre proprietárne zdroje dát
- Implementujte pokročilú bezpečnosť: Pridajte OAuth2 alebo vlastné autentifikačné mechanizmy
- Monitorovanie a analytika: Zaveste logovanie a monitorovanie používania nástrojov
- Škálovanie riešenia: Zvážte vyvažovanie záťaže a distribuované architektúry MCP serverov
Dodatočné zdroje
- Microsoft Foundry Dokumentácia
- Príklady Model Context Protocol
- Prehľad agentov Microsoft Foundry
- Špecifikácia MCP
Podpora
Pre ďalšiu podporu a otázky:
- Prezrite si dokumentáciu Microsoft Foundry
- Skontrolujte MCP komunitné zdroje
Čo ďalej
Vyhlásenie o zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.