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Générer des agents à l’aide du protocole de contexte de modèle sur Azure

Le protocole MCP ( Model Context Protocol ) permet aux applications de fournir des fonctionnalités et un contexte à un modèle de langage volumineux. Une fonctionnalité clé de MCP consiste à définir des outils que les agents IA utilisent pour effectuer des tâches. Les serveurs MCP peuvent s’exécuter localement, mais les serveurs MCP distants sont essentiels pour le partage d’outils à l’échelle du cloud. L’article vise à aider les développeurs à comprendre ces outils pour créer des solutions innovantes.

Les développeurs peuvent utiliser le MCP de deux manières principales :

  • Consommer des serveurs MCP existants : la plupart des développeurs utilisent des serveurs MCP existants, comme le serveur MCP Azure, pour générer des fonctionnalités agentiques dans des applications intelligentes.

    Explorez le modèle d'IA OpenAI MCP Agent Building Block, un exemple de consommation d’un serveur MCP existant. Ce modèle crée une application d’agent MCP dans .NET qui utilise Azure OpenAI et se connecte à un serveur MCP distant écrit en TypeScript.

    Le diagramme suivant montre une architecture simple du bloc de construction de l’agent OpenAI MCP : diagramme montrant l’architecture du client MCP vers le serveur MCP.

  • Développez votre propre serveur MCP : certains développeurs créent leurs propres serveurs MCP pour offrir des outils, des ressources et des invites personnalisés pour des besoins spécifiques.

    Explorez le modèle MCP Container App Building Block AI, un exemple de développement de votre propre serveur MCP. Ce modèle configure un serveur MCP (Remote Model Context Protocol) à l’aide d’Azure Container Apps.

    Le diagramme suivant montre une architecture simple du bloc de construction de l’application conteneur MCP : diagramme montrant l’architecture du serveur MCP.

Consommer des serveurs MCP existants

La plupart des développeurs consomment des clients MCP existants dans un hôte MCP et des agents IA au lieu de développer des serveurs MCP à partir de zéro. Votre application ou le mode Agent de GitHub Copilot est l'hôte. Le composant agent fait partie de l’application qui contient l’intelligence artificielle, tandis que le composant client MCP est responsable de la communication du serveur MCP.

Comment MCP est intégré dans votre application

  • Application hôte : l’application globale (comme VS Code, une application web, etc.)

    • L’application hôte est l’environnement dans lequel s’exécutent les composants client et agent MCP. Dans l’hôte, deux composants clés interagissent :

      • Composant de l’agent : composant qui contient l’intelligence artificielle (par exemple, le mode agent Copilot GitHub ou un agent personnalisé créé avec azure AI Agent Service ou une autre infrastructure).

        • Ce composant est chargé de traiter les demandes des utilisateurs et de déterminer les fonctionnalités externes dont il a besoin.
        • Il peut s’agir d’un module distinct ou intégré à l’application hôte.
        • Il peut utiliser des modèles IA pour interpréter l’entrée utilisateur et générer des réponses.
        • Le composant agent est chargé de gérer le flux d’informations entre l’utilisateur et le composant client MCP.

      • Composant client MCP : composant qui implémente le protocole MCP.

        • Ce composant est chargé de gérer la connexion au serveur MCP et de gérer la communication entre le composant agent et le serveur.
        • Le client peut être un module distinct ou intégré à l’application hôte.
        • Le composant client est chargé d’envoyer des demandes au serveur MCP et de recevoir des réponses.

Développer votre propre serveur MCP

Certains développeurs créent leurs propres serveurs MCP pour offrir des outils, des ressources et des invites personnalisés pour des besoins spécifiques. Cela permet une plus grande flexibilité et un contrôle des fonctionnalités fournies aux agents IA.

Comment les serveurs MCP sont intégrés dans votre application

  • Serveur MCP : serveur qui implémente le protocole de contexte de modèle
    • Le serveur MCP est chargé de fournir des outils, des ressources et des invites au composant agent.
    • Il peut être hébergé sur Azure ou toute autre plateforme cloud, ou même s’exécuter localement.
    • Le serveur peut être développé à l’aide de différents langages de programmation et infrastructures, en fonction des exigences et des préférences du développeur.

Il existe deux scénarios principaux pour créer votre propre serveur MCP :

  • Vous créez des serveurs MCP qui utilisent des fonctionnalités à partir de serveurs MCP existants. Dans ce cas, votre serveur appelle directement des commandes d’outil mcP Server existantes.

    Par exemple, vous pouvez créer un serveur Cosmos DB MCP personnalisé qui utilise des outils à partir du serveur Azure MCP. Ce scénario vous permet de créer un serveur qui utilise des fonctionnalités existantes et d’ajouter vos propres fonctionnalités personnalisées.

  • Vous créez un serveur MCP personnalisé qui offre ses propres outils, ressources et invites pour vos besoins spécifiques. Ce scénario vous permet de créer une expérience personnalisée pour vos utilisateurs tout en utilisant l’IA.

    Par exemple, vous pouvez créer un serveur MCP personnalisé qui fournit des outils pour gérer un système d’inventaire interne. Ce serveur peut avoir des outils pour rechercher, ajouter et mettre à jour des éléments d’inventaire et des ressources qui fournissent des informations sur le système d’inventaire.

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