Compartilhar via

Criar agentes usando o protocolo de contexto de modelo no Azure

O PROTOCOLO MCP ( Protocolo de Contexto de Modelo ) permite que os aplicativos forneçam recursos e contexto para um modelo de linguagem grande. Um dos principais recursos do MCP é definir as ferramentas que os agentes de IA usam para concluir tarefas. Os servidores MCP podem ser executados localmente, mas os servidores MCP remotos são cruciais para compartilhar ferramentas em escala de nuvem. O artigo tem como objetivo ajudar os desenvolvedores a entender essas ferramentas para criar soluções inovadoras.

Os desenvolvedores podem usar o MCP de duas maneiras principais:

  • Consumir servidores MCP existentes: a maioria dos desenvolvedores usa servidores MCP existentes, como o Servidor MCP do Azure, para criar funcionalidades agente em aplicativos inteligentes.

    Explore o Modelo de IA do bloco de construção do agente MCP do OpenAI, um exemplo de como utilizar um servidor MCP existente. Esse modelo cria um aplicativo de agente MCP no .NET que usa o Azure OpenAI e se conecta a um servidor MCP remoto escrito no TypeScript.

    O diagrama a seguir mostra uma arquitetura simples do Bloco de Construção de Agente OpenAI MCP: Diagrama mostrando a arquitetura do cliente MCP para o servidor MCP.

  • Desenvolva seu próprio servidor MCP: alguns desenvolvedores criam seus próprios servidores MCP para oferecer ferramentas, recursos e prompts personalizados para necessidades específicas.

    Explore o Modelo de IA do Bloco de Construção de Aplicativos de Container MCP, um exemplo de como desenvolver seu próprio servidor MCP. Esse modelo configura um servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) remoto usando Aplicativos de Contêiner do Azure.

    O diagrama a seguir mostra uma arquitetura simples do Bloco de Construção do Aplicativo de Contêiner mcp: diagrama mostrando a arquitetura do servidor MCP.

Consumir servidores MCP existentes

A maioria dos desenvolvedores consome clientes MCP existentes em um host MCP e agentes de IA em vez de desenvolver servidores MCP do zero. Seu aplicativo ou o modo de agente do GitHub Copilot é o host. O componente do agente é a parte do aplicativo que contém a inteligência de IA, enquanto o componente do cliente MCP é responsável pela comunicação do servidor MCP.

Como o MCP é integrado ao seu aplicativo

  • Aplicativo host: o aplicativo geral (como VS Code, um aplicativo Web etc.)

    • O aplicativo host é o ambiente em que os componentes do cliente MCP e do agente são executados. Dentro do host, dois componentes principais interagem:

      • Componente do Agente: a parte que contém a inteligência de IA (como o Modo do Agente Copilot do GitHub ou um agente personalizado criado com o Serviço de Agente de IA do Azure ou outra estrutura).

        • Esse componente é responsável por processar solicitações de usuário e determinar quais recursos externos ele precisa.
        • Ele pode ser um módulo separado ou integrado ao aplicativo host.
        • Ele pode usar modelos de IA para interpretar a entrada do usuário e gerar respostas.
        • O componente do agente é responsável por gerenciar o fluxo de informações entre o usuário e o componente do cliente MCP.

      • Componente do cliente MCP: a parte que implementa o protocolo MCP.

        • Esse componente é responsável por gerenciar a conexão com o servidor MCP e lidar com a comunicação entre o componente do agente e o servidor.
        • O cliente pode ser um módulo separado ou integrado ao aplicativo host.
        • O componente cliente é responsável por enviar solicitações para o servidor MCP e receber respostas.

Desenvolver seu próprio servidor MCP

Alguns desenvolvedores criam seus próprios servidores MCP para oferecer ferramentas personalizadas, recursos e solicitações para necessidades específicas. Isso permite maior flexibilidade e controle sobre os recursos fornecidos aos agentes de IA.

Como os servidores MCP são integrados em seu aplicativo

  • Servidor MCP: o servidor que implementa o Protocolo de Contexto do Modelo
    • O servidor MCP é responsável por fornecer ferramentas, recursos e prompts para o componente do agente.
    • Ele pode ser hospedado no Azure ou em qualquer outra plataforma de nuvem ou até mesmo executado localmente.
    • O servidor pode ser desenvolvido usando várias linguagens de programação e estruturas, dependendo dos requisitos e preferências do desenvolvedor.

Há dois cenários principais para criar seu próprio servidor MCP:

  • Você cria servidores MCP que usam recursos de servidores MCP existentes. Nesse caso, seu servidor chama diretamente os comandos existentes da ferramenta servidor MCP.

    Por exemplo, você pode criar um servidor MCP do Cosmos DB personalizado que usa ferramentas do Servidor MCP do Azure. Esse cenário permite criar um novo servidor que usa recursos existentes e adiciona seus próprios recursos personalizados.

  • Você cria um servidor MCP personalizado que oferece suas próprias ferramentas, recursos e prompts para suas necessidades específicas. Esse cenário permite que você crie uma experiência personalizada para seus usuários enquanto ainda usa IA.

    Por exemplo, você pode criar um servidor MCP personalizado que fornece ferramentas para gerenciar um sistema de inventário interno. Esse servidor pode ter ferramentas para pesquisar, adicionar e atualizar itens de inventário e recursos que fornecem informações sobre o sistema de inventário.

  • Last updated on