将 AI 代理与 MCP 和 PostgreSQL 集成

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新式 AI 代理通常需要与各种工具和数据源进行交互。 模型上下文协议（MCP）为代理提供了一种标准化的方式，用于发现、连接和调用外部工具和服务。 MCP 充当通用适配器，可实现与 GitHub 和 Azure 服务等平台的无缝集成。

定义 MCP 及其关键组件

MCP 由两个主要部分组成：

  • MCP 服务器：托管工具，并通过标准化接口将其公开给代理。 它支持异步工具调用，并且可以与 Foundry 智能体服务等编排框架注册。
  • MCP 客户端：允许代理发现和调用 MCP 服务器上托管的工具。 它处理通信、工具注册和运行时执行。

这些组件一起允许代理在运行时动态访问工具，从而提高灵活性和模块化性。

介绍 Azure Database for PostgreSQL 的 Azure MCP 服务器支持

可以将 Azure MCP 服务器配置为公开与 Azure Database for PostgreSQL 交互的工具。 例如，智能体可以使用 MCP 封装的工具执行以下操作：

  • 使用 SQL 查询结构化数据。
  • 使用 pgvector 扩展执行矢量搜索。
  • 通过 azure_ai 扩展检索存储在 PostgreSQL 中的嵌入内容。

通过此设置，代理使用 PostgreSQL 来存储信息并在需要时检索信息。 MCP 连接代理和数据库，以便它们可以协同工作。

在代理体系结构中定位 MCP

在典型的代理体系结构中，MCP 适合业务流程层和工具层。 代理使用 Azure AI 代理服务 等业务流程框架来管理工作流和推理。 当任务需要外部数据或计算时，代理会调用 MCP 服务器上托管的工具。

显示通过 Azure MCP 服务器连接到 Azure Database for PostgreSQL 和其他 Azure 服务的 AI 代理的 MCP 体系结构示意图。

MCP 体系结构显示代理如何使用 Azure MCP 服务器访问 Azure Database for PostgreSQL 和其他 Azure 服务。

例如，在 Margie's Travel 中，工作人员使用 MCP 访问查询属性数据库、分析来宾评论和生成摘要的工具。 这种模块化方法使团队无需重写核心逻辑即可独立更新工具并缩放代理功能。

关键结论

MCP 和 Azure MCP 服务器 为 AI 代理提供了与外部工具和数据源进行连接的可靠方法。 与 Azure Database for PostgreSQL 一起使用时，它们允许代理在其工作流中查询结构化和语义数据。 这种组合有助于创建灵活、一致且更易于缩放的系统。