Partilhar via

Criar agentes usando o protocolo de contexto de modelo no Azure

O MCP (Model Context Protocol ) permite que os aplicativos forneçam recursos e contexto para um modelo de linguagem grande. Uma característica fundamental do MCP é a definição de 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 ferramentas de compartilhamento 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 funcionalidade de agente em aplicativos inteligentes.

    Explore o modelo OpenAI MCP Agent Building Block AI, um exemplo de consumo de um servidor MCP existente. Este modelo cria um aplicativo de agente MCP no .NET que usa o Azure OpenAI e se conecta a um servidor MCP remoto escrito em TypeScript.

    O diagrama a seguir mostra uma arquitetura simples do Building Block do OpenAI MCP Agent: 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 MCP Container App Building Block AI, um exemplo de como desenvolver o seu próprio servidor MCP. Este modelo configura um servidor MCP (Model Context Protocol) remoto usando os 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 GitHub Copilot Agent Mode é o host. O componente agente é a parte do aplicativo que contém a inteligência de IA, enquanto o componente 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 onde o cliente MCP e os componentes 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 de Agente Copiloto do GitHub ou um agente personalizado criado com o Serviço de Agente de IA do Azure ou outra estrutura).

        • Este componente é responsável por processar as solicitações do usuário e determinar quais recursos externos ele precisa.
        • Pode ser um módulo separado ou integrado no aplicativo host.
        • Ele pode usar modelos de IA para interpretar a entrada do usuário e gerar respostas.
        • O componente agente é responsável por gerenciar o fluxo de informações entre o usuário e o componente cliente MCP.

      • Componente Cliente MCP: A parte que implementa o protocolo MCP.

        • Este componente é responsável por gerenciar a conexão com o servidor MCP e lidar com a comunicação entre o componente 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.

Desenvolva seu próprio servidor MCP

Alguns desenvolvedores criam seus próprios servidores MCP para oferecer ferramentas, recursos e prompts personalizados 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 de 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 frameworks, 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, o servidor chama os comandos existentes da ferramenta MCP Server diretamente.

    Por exemplo, você pode criar um servidor MCP personalizado do Cosmos DB que usa ferramentas do Servidor MCP do Azure. Este 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 a IA.

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

  • Last updated on