Important
SQL MCP Server はプレビュー段階であり、このドキュメントとエンジンの実装は、この評価期間中に変更される可能性があります。
このクイックスタートでは、カスタム MCP ツールを使用して、デプロイされた SQL MCP Server を Azure AI Foundry に接続する方法について説明します。 GPT-5-mini などのチャット モデルで Chat Playground を使用してすべてをテストします。コーディングは必要ありません。
注
新しい Foundry エクスペリエンスはプレビュー段階です。 https://ai.azure.comにアクセスするときは、ヘッダーでプレビュートグルを選択する必要があります。
[前提条件]
デプロイされた SQL MCP サーバー
パブリック イングレスが有効になっている Azure Container Apps にデプロイされた SQL MCP サーバーが必要です。 まだデプロイしていない場合は、最初に SQL MCP Server を Azure Container Apps にデプロイするクイックスタートを 完了してください。
そのデプロイの MCP エンドポイント URL (たとえば、 https://your-app.azurecontainerapps.io/mcp) が必要です。
Azure AI Foundry プロジェクト
既存のプロジェクトを使用して Azure AI Foundry にアクセスし、チャット モデル (GPT-5-mini など) にアクセスする必要があります。
手順 1: Azure AI Foundry にアクセスする
- https://ai.azure.com に移動します。
- ヘッダーで、 新しい Foundry エクスペリエンス (プレビュートグル) を選択します。
- Foundry プロジェクトを選択します。
- 左側のナビゲーションで、[ プレイグラウンド] を選択します。
注
UI テキストとナビゲーションは、Azure AI Foundry の進化に応じて異なる場合があります。 最新のガイダンスについては、 Azure AI Foundry の MCP ツールを参照してください。
手順 2: エージェントを作成または開く
- 既存のエージェントを選択するか、新しいエージェントを作成します。
- エージェントの構成で、左側のパネルにある [ツール ] セクションを見つけます。
手順 3: モデル コンテキスト プロトコル ツールを追加する
- [ ツール ] セクションで、[ 追加 ] を選択します (ボタンにドロップダウンまたは + アイコンが表示される場合があります)。
- ドロップダウンから [ 新しいツールの追加] を選択します。
- [ ツールの選択 ] ダイアログが開き、[ 構成済み]、[ カタログ]、[ カスタム] の 3 つのタブが表示されます。
- 上部にある [カスタム ] タブを選択します。
- 使用可能なオプションから モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を選択します。
- [ 作成] を選択して続行します。
手順 4: MCP 接続を構成する
[ モデル コンテキスト プロトコルの追加] ツール ダイアログが表示されます。 次の情報を入力します。
名前 (必須)
わかりやすい名前を入力します: products-mcp。
リモート MCP サーバー エンドポイント (必須)
MCP サーバーの URL https://<your-container-app-url>/mcp (Azure Container Apps デプロイから) を入力します。
認証 (必須)
ドロップダウンから [ 認証されていない ] を選択します。
注
この構成は、Azure Container Apps クイック スタートで 匿名 アクセス許可 ( anonymous:read など) を構成したために機能します。 このクイック スタートでは、執筆時点で認証されていないモードを使用しています。 MCP サーバーで認証を有効にする場合は、それに応じて MCP ツールを構成します (認証の構成については、このクイック スタートでは説明しません)。
[ 接続 ] を選択してツールを追加します。
手順 5: エージェントの指示を構成する
エージェント構成の上部にある [手順 ] セクションで、テキストを次のように追加または置き換えます。
You are a helpful product catalog assistant. When answering questions about products, use the products-mcp tool to query the database.
The Products entity contains:
- Id: Product identifier
- Name: Product name
- Inventory: Units in stock
- Price: Retail price in USD
- Cost: Store cost in USD
Always use the schema discovery tool first to understand the schema, then use the query tool to retrieve data.
手順 6: エージェントをテストする
チャットで次のプロンプトを試します。
例 1: スキーマ検出
What tables or entities are available in the database?
エージェントは、スキーマ検出ツール ( describe_entities など) を呼び出して Products エンティティ構造を確認する必要があります。
例 2: 単純なクエリ
List all products
エージェントは、製品データを取得するためにクエリ ツール ( read_records など) を呼び出す必要があります。
例 3: 価格クエリ
Show me products under $20
エージェントは、Price < 20 の製品に対してクエリを実行する必要があります。
例 4: 在庫チェック
Which products are low in stock (less than 30 units)?
エージェントはインベントリ < 30 をフィルター処理する必要があります。
例 5: 複雑なクエリ
What's the most expensive product, and how many do we have in stock?
エージェントは次の手順を実行する必要があります。
- 価格の降順で並べ替えられた製品のクエリ
- 在庫数で上位の結果を返す
手順 7: ツール呼び出しを表示する
チャット プレイグラウンドでは、ツールの呼び出しとその引数/応答を確認できます。
- 呼び出されたツール: 使用されるスキーマ検出またはクエリ ツール
- 引数: 渡されるパラメーター (フィルター、フィールドなど)
- 応答: SQL データベースから返されたデータ
トラブルシューティング
Azure AI Foundry にツールが表示されない
- MCP URL が正しくアクセス可能であることを確認します。
- パブリック イングレスが有効な状態でコンテナー アプリが実行されていることを確認します ( 監視ガイダンスを参照してください)。
- curl または REST クライアントを使用して
/mcpエンドポイントをテストし、到達可能性を確認します。
ツールの呼び出しに承認が必要
- MCP ツールの構成で、[ 承認が必要] が [
neverに設定されていることを確認します。
ツールを使用していないエージェント
- システム メッセージに、ツールを使用するタイミングに関する明確な手順が含まれていることを確認します。
- 製品データに関連するより具体的な質問をしてみてください。
デプロイの問題については、Azure Container Apps デプロイ ガイドの トラブルシューティングセクションを 参照してください。