Expor um agente como uma ferramenta MCP

Este tutorial mostra como expor um agente como uma ferramenta sobre o MCP (Model Context Protocol), para que ele possa ser usado por outros sistemas que oferecem suporte a ferramentas MCP.

Pré-requisitos

Para obter os pré-requisitos, consulte a etapa Criar e executar um agente simples neste tutorial.

Instalar pacotes NuGet

Para usar o Microsoft Agent Framework com o Azure OpenAI, você precisa instalar os seguintes pacotes NuGet:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.OpenAI --prerelease

Para também adicionar suporte para hospedar uma ferramenta sobre o MCP (Model Context Protocol), adicione os seguintes pacotes NuGet

dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting --prerelease
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease

Expor um agente como uma ferramenta MCP

Você pode expor uma AIAgent ferramenta como MCP envolvendo-a em uma função e usando McpServerTool. Em seguida, você precisa registrá-lo com um servidor MCP. Isso permite que o agente seja invocado como uma ferramenta por qualquer cliente compatível com MCP.

Primeiro, crie um agente que você exporá como uma ferramenta MCP.

using System;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;

AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
    new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com"),
    new AzureCliCredential())
        .GetChatClient("gpt-4o-mini")
        .CreateAIAgent(instructions: "You are good at telling jokes.", name: "Joker");

Transforme o agente em uma ferramenta de função e, em seguida, em uma ferramenta MCP. O nome e a descrição do agente serão usados como o nome e a descrição da ferramenta mcp.

using ModelContextProtocol.Server;

McpServerTool tool = McpServerTool.Create(agent.AsAIFunction());

Configure o servidor MCP para escutar solicitações recebidas através de entrada/saída padrão e disponibilize a ferramenta MCP.

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Server;

HostApplicationBuilder builder = Host.CreateEmptyApplicationBuilder(settings: null);
builder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()
    .WithTools([tool]);

await builder.Build().RunAsync();

Isso iniciará um servidor MCP que expõe o agente como uma ferramenta sobre o protocolo MCP.

Este tutorial mostra como expor um agente como uma ferramenta sobre o MCP (Model Context Protocol), para que ele possa ser usado por outros sistemas que oferecem suporte a ferramentas MCP.

Pré-requisitos

Para pré-requisitos e instalação de pacotes Python, consulte a etapa Criar e executar um agente simples neste tutorial.

Expor um agente como um servidor MCP

Você pode expor um agente como um servidor MCP usando o as_mcp_server() método. Isso permite que o agente seja invocado como uma ferramenta por qualquer cliente compatível com MCP.

Primeiro, crie um agente que você exporá como um servidor MCP. Você também pode adicionar ferramentas ao agente:

from typing import Annotated
from agent_framework.openai import OpenAIResponsesClient

def get_specials() -> Annotated[str, "Returns the specials from the menu."]:
    return """
        Special Soup: Clam Chowder
        Special Salad: Cobb Salad
        Special Drink: Chai Tea
        """

def get_item_price(
    menu_item: Annotated[str, "The name of the menu item."],
) -> Annotated[str, "Returns the price of the menu item."]:
    return "$9.99"

# Create an agent with tools
agent = OpenAIResponsesClient().create_agent(
    name="RestaurantAgent",
    description="Answer questions about the menu.",
    tools=[get_specials, get_item_price],
)

Transforme o agente em um servidor MCP. O nome e a descrição do agente serão usados como metadados do servidor MCP:

# Expose the agent as an MCP server
server = agent.as_mcp_server()

Configure o servidor MCP para escutar solicitações de entrada sobre entrada/saída padrão:

import anyio
from mcp.server.stdio import stdio_server

async def run():
    async def handle_stdin():
        async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
            await server.run(read_stream, write_stream, server.create_initialization_options())

    await handle_stdin()

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(run)

Isso iniciará um servidor MCP que expõe o agente sobre o protocolo MCP, permitindo que ele seja usado por clientes compatíveis com MCP, como VS Code GitHub Copilot Agents.