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Azure管理LLM集成AI自动化上下文服务开发者工具

项目简介

该项目是 Microsoft Model Context Protocol (MCP) 服务器的核心框架和参考实现。MCP 协议旨在标准化人工智能应用（特别是大型语言模型 LLM）与外部数据源和工具的集成方式。这个框架使得 LLM 能够以结构化的方式访问上下文信息并调用外部功能，从而提升其任务执行能力和灵活性。它主要用于构建提供 Azure 服务上下文和自动化能力的 MCP 服务器。

主要功能点

  • 灵活的工具管理： 动态发现、加载和管理各种工具，这些工具可以代表特定的 Azure 服务（如存储、Key Vault）或开发者操作，并支持通过命名空间进行分组。
  • 多种操作模式： 提供三种服务器运行模式，以适应不同粒度的 LLM 交互需求：
    • “单工具代理” (Single Proxy) 模式： 暴露一个名为 "azure" 的总括工具，LLM 通过它来路由对所有 Azure MCP 工具的调用。
    • “命名空间代理” (Namespace Proxy) 模式： 针对每个服务命名空间（例如 "storage", "keyvault"）暴露一个独立的工具，该工具负责处理其命名空间下的所有命令。
    • “全工具” (All) 模式： 将所有可用的 Azure MCP 命令作为独立的工具暴露，提供最细粒度的控制。
  • 上下文感知： 允许 LLM 通过调用工具获取实时的 Azure 订阅列表、资源组信息以及特定服务的配置和状态等上下文数据。
  • 可扩展性架构： 设计为高度模块化和可扩展的框架，便于开发者集成新的 Azure 服务、自定义工具或第三方功能。
  • 安全与合规： 支持只读模式，在此模式下服务器将仅暴露不涉及写入操作的工具，确保数据安全。同时，集成了遥测服务，有助于收集匿名数据以优化服务性能和用户体验。
  • 协议兼容性： 完全遵循 MCP 协议标准，通过 JSON-RPC 协议与客户端通信，并支持标准输入/输出 (StdIo) 等多种传输机制。

安装步骤

该项目是用于构建 MCP 服务器的 .NET 核心框架。要运行一个基于此框架的 MCP 服务器实例，您通常需要先编译生成可执行文件。

  1. 克隆仓库： 
    git clone https://github.com/microsoft/mcp.git
cd mcp/core/Azure.Mcp.Core
  2. 构建项目： 
    dotnet publish -c Release -o ./bin/Release/publish
    这将在 'mcp/core/Azure.Mcp.Core/bin/Release/publish' 目录下生成名为 'azmcp'（Linux/macOS）或 'azmcp.exe'（Windows）的可执行文件。
  3. 运行 MCP 服务器： 进入发布目录并执行服务器启动命令。例如，以“命名空间代理”模式启动，并只暴露“存储”和“Key Vault”服务： 
    ./bin/Release/publish/azmcp server start --mode namespace --namespace storage --namespace keyvault
    （在 Windows 上请使用 '.\bin\Release\publish\azmcp.exe'）

服务器配置

MCP 服务器启动后，MCP 客户端（如 AI 助手或 IDE 插件）需要配置连接信息才能与其通信。以下是 MCP 客户端配置该服务器时需要填写的关键参数的说明，请根据您的实际需求选择合适的模式和命名空间：

  1. 'name'（服务器名称）：
    • 描述： 客户端中显示该 MCP 服务器的用户友好名称。
    • 示例值： "Azure MCP Server", "Azure Storage Tool"
  2. 'command'（可执行命令）：
    • 描述： 启动 MCP 服务器进程的完整命令或可执行文件路径。
    • 示例值： 'azmcp' (如果 'azmcp' 在系统 PATH 中), 或 './bin/Release/publish/azmcp' (具体路径)
  3. 'args'（命令行参数）：
    • 描述： 传递给 'command' 的一系列参数，用于配置 MCP 服务器的运行模式和暴露的功能。
    • 常用参数组合示例及注释：
      • 基本启动（命名空间模式，暴露所有命令组）：
        • 'server'
        • 'start'
        • '--mode' 'namespace' （默认模式，每个服务领域作为一个工具）
      • 单工具代理模式（所有命令通过一个 "azure" 工具路由）：
        • 'server'
        • 'start'
        • '--mode' 'single'
      • 全工具模式（所有命令作为单独的工具暴露）：
        • 'server'
        • 'start'
        • '--mode' 'all'
      • 过滤特定服务命名空间（仅暴露 "storage" 和 "keyvault"）：
        • 'server'
        • 'start'
        • '--mode' 'namespace'
        • '--namespace' 'storage'
        • '--namespace' 'keyvault'
      • 只读模式（仅暴露查询操作的工具）：
        • 'server'
        • 'start'
        • '--read-only'
      • 启用不安全传输（用于本地开发或测试，需配合环境变量 'AZURE_MCP_INCLUDE_PRODUCTION_CREDENTIALS'）：
        • 'server'
        • 'start'
        • '--enable-insecure-transports'

基本使用方法

当 MCP 服务器成功启动并被 MCP 客户端连接后，LLM 即可通过客户端与服务器进行交互。

  1. 列出可用工具： LLM 可以向 MCP 服务器发送请求，获取所有可用工具的列表及其描述和输入 Schema。例如，在“全工具”模式下，可以列出所有 Azure 订阅、资源组相关的命令。

    LLM提示示例： "列出我可以通过这个 MCP 服务器使用的所有工具。"

  2. 调用工具执行操作： LLM 结合用户的意图，选择合适的工具和命令，并根据其输入 Schema 提供参数，然后调用工具执行相应的 Azure 操作。

    LLM提示示例（在“命名空间代理”模式下）： "我想列出我的 Azure 订阅。" （服务器将可能调用 'subscription' 工具下的 'list' 命令）

    LLM提示示例（在“全工具”模式下）： "获取我订阅 'MyAzureSubscription' 下的所有资源组。" （服务器将可能调用 'azmcp_group_list' 命令，并传递 'subscription' 参数）

    LLM提示示例（在“单工具代理”模式下）： "使用 Azure 工具，列出我的存储账户。" （服务器将通过 "azure" 代理工具路由到相应的内部命令）

通过这些交互，LLM 可以在无需直接编写代码的情况下，理解和执行复杂的 Azure 管理和查询任务。

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AI与计算

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