Il server MCP di Azure consente di gestire le risorse delle estensioni Microsoft Foundry, tra cui la creazione di completamenti di chat e testo, la generazione di embedding, l'elencazione di modelli e l'uso degli indici di conoscenza, con prompt del linguaggio naturale.
Microsoft Foundry è una piattaforma per la distribuzione e la gestione di modelli di intelligenza artificiale personalizzati in Azure. Fornisce strumenti e servizi per il training, l'ottimizzazione, la distribuzione e il monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale negli ambienti di produzione.
I comandi dell'indice di conoscenza richiedono l'endpoint del progetto Microsoft Foundry. I comandi OpenAI richiedono il nome della risorsa e il gruppo di risorse. Il comando get della risorsa può elencare le risorse senza specificare un nome di risorsa.
Note
parametri Tool: gli strumenti server Azure MCP definiscono i parametri per i dati necessari per completare le attività. Alcuni di questi parametri sono specifici di ogni strumento e sono documentati qui. Altri parametri sono globali e condivisi da tutti gli strumenti. Per altre informazioni, vedere Parametri degli strumenti.
Knowledge: Elencare gli indici delle conoscenze
Ottenere un elenco di indici delle conoscenze da Foundry:
- Trovare gli indici delle conoscenze creati all'interno dei progetti Foundry.
- Usare questi indici con gli agenti di intelligenza artificiale per il recupero delle informazioni e le applicazioni RAG.
- L'elenco viene aggiornato durante la creazione di nuovi indici o l'aggiornamento di quelli esistenti.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions knowledge index list \
--endpoint <endpoint>
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
endpoint |
string |
Sì |
URL dell'endpoint del progetto o del servizio Microsoft Foundry. L'endpoint segue questo modello: https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Visualizzare tutti gli indici: "Mostra tutti gli indici di knowledge base all'endpoint
https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project"
-
Filtrare in base al progetto: "Elencare gli indici di knowledge base all'endpoint
https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-bot"
-
Cercare in base al nome: "Trovare l'indice delle informazioni denominato
product-faqs all'endpoint https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project"
-
Filtrare in base al tag: "Elencare gli indici delle informazioni contrassegnati con
security all'endpoint https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project"
-
Mostra i dettagli dell'indice: "Mostra dettagli per l'indice delle informazioni nell'endpoint
customer-servicehttps://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project"
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Punto finale |
Required |
L'URL dell'endpoint del progetto o del servizio Microsoft Foundry. L'endpoint segue questo modello: https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
✅ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
Knowledge: Ottenere lo schema dell'indice
Ottenere la configurazione dettagliata dello schema di un indice di knowledge base specifico da Foundry.
Questa operazione mostra informazioni complete sulla struttura e sulla configurazione di un indice della knowledge base, incluse definizioni di campo, tipi di dati, attributi ricercabili e altre proprietà dello schema. Usa queste informazioni sullo schema per comprendere come le strutture di indici e indicizzano i tuoi dati per la ricerca.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions knowledge index schema \
--index <index> \
--endpoint <endpoint>
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
index |
string |
Sì |
Nome dell'indice delle informazioni. |
endpoint |
string |
Sì |
L'URL dell'endpoint per il progetto o il servizio Microsoft Foundry. L'endpoint segue questo modello: https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Visualizzare lo schema dell'indice: "Mostra lo schema per l'indice
product-facts delle informazioni nell'endpoint https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project"
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Indice |
Required |
Nome dell'indice delle informazioni. |
|
Punto finale |
Required |
URL dell'endpoint del progetto o del servizio Microsoft Foundry. L'endpoint segue questo modello: https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
✅ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
OpenAI: Creare completamenti di chat
Creare completamenti di chat usando Azure OpenAI in Foundry. Inviare messaggi a Azure modelli di chat OpenAI distribuiti nella risorsa Foundry e ricevere risposte conversazionali generate dall'intelligenza artificiale. Supporta conversazioni a più turni con cronologia messaggi, istruzioni di sistema e personalizzazione delle risposte.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions openai chat-completions-create \
--resource-name <resource-name> \
--deployment <deployment> \
--message-array <message-array> \
--resource-group <resource-group> \
[--max-tokens <max-tokens>] \
[--temperature <temperature>] \
[--top-p <top-p>] \
[--frequency-penalty <frequency-penalty>] \
[--presence-penalty <presence-penalty>] \
[--stop <stop>] \
[--stream <stream>] \
[--seed <seed>] \
[--user <user>]
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
resource-name |
string |
Sì |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
deployment |
string |
Sì |
Nome della distribuzione. |
message-array |
string |
Sì |
Matrice JSON di messaggi nella conversazione. Ogni messaggio deve avere role proprietà e content . |
resource-group |
string |
Sì |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
max-tokens |
string |
No |
Numero massimo di token da generare nel completamento. |
temperature |
string |
No |
Controlla la casualità nell'output. I valori inferiori lo rendono più deterministico. |
top-p |
string |
No |
Controlla la diversità tramite campionamento del nucleo (da 0,0 a 1,0). Il valore predefinito è 1.0. |
frequency-penalty |
string |
No |
Penalizza i nuovi token in base alla frequenza (da -2,0 a 2,0). Il valore predefinito è 0. |
presence-penalty |
string |
No |
Penalizza i nuovi token in base alla presenza (da -2,0 a 2,0). Il valore predefinito è 0. |
stop |
string |
No |
Fino a 4 sequenze in cui l'API smette di generare altri token. |
stream |
string |
No |
Indica se eseguire il flusso di avanzamento parziale. Il valore predefinito è false. |
seed |
string |
No |
Se specificato, il sistema fa il massimo sforzo per campionare in modo deterministico. |
user |
string |
No |
Identificatore utente per il tracciamento e il monitoraggio degli abusi. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Messaggio di saluto semplice: "Creare un completamento della chat con matrice di
[{"role":"user","content":"Hello, how are you today?"}] messaggi usando la distribuzione gpt-35-turbo nella risorsa openai-prod"
-
Con il messaggio di sistema: "Creare un completamento della chat con messaggio
You are a helpful assistant di sistema e messaggio Explain quantum computing utente usando la distribuzione gpt-35-turbo nella risorsa openai-west"
-
Controlla la creatività: "Genera un completamento chat per
Write a creative story usando la distribuzione gpt-4 con temperatura 0,8 e un massimo di 150 token nella risorsa ai-central"
-
Risposta deterministica: "Creare il completamento della chat con messaggio
List 5 facts about Mars usando la distribuzione gpt-35-turbo con temperatura 0.1 e valore di inizializzazione 12345 sulla risorsa ai-services-prod"
-
Conversazione con cronologia: "Continuare il completamento della chat con messaggi: sistema
You are a coding assistant, utente How do I create a function in Python?, assistente Here's how..., utente Can you show an example? che usa la distribuzione gpt-4 nella risorsa dev-openai"
-
Con penalità per la ripetizione: "Crea il completamento per
Describe the benefits of cloud computing usando la distribuzione gpt-35-turbo con penalità di frequenza pari a 0,5 e penalità di presenza pari a 0,3 sulla risorsa ai-services-main"
-
Risposta in streaming: "Genera il completamento della chat in streaming per
Explain machine learning step by step usando la distribuzione gpt-4 con stream=true nella risorsa openai-research"
-
Con sequenze di stop: "Crea il completamento per
Count from 1 to 10 usando la distribuzione gpt-35-turbo con sequenze di stop ['5', 'STOP'] sulla risorsa ai-test"
-
Tracciamento utenti: "Generare il completamento per
What is Azure AI? utilizzando la distribuzione gpt-4 con l'identificatore utente user-123 nella risorsa prod-openai"
-
Controllo con regolazione fine: "Creare il completamento chat per
Summarize this article usando la distribuzione gpt-35-turbo con temperatura 0.2, top_p 0.9, massimo 200 token e autenticazione AAD sulla risorsa secure-ai"
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Nome risorsa |
Required |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
|
Deployment |
Required |
Nome dell'implementazione del modello Foundry. |
|
Matrice di messaggi |
Required |
Matrice JSON di messaggi nella conversazione. Ogni messaggio deve avere role proprietà e content . |
|
Gruppo di risorse |
Required |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
|
Numero massimo di token |
Optional |
Numero massimo di token da generare nel completamento. |
|
Temperatura |
Optional |
Controlla la casualità nell'output. I valori inferiori lo rendono più deterministico. |
|
Top p |
Optional |
Controlla la diversità tramite campionamento del nucleo (da 0,0 a 1,0). Il valore predefinito è 1.0. |
|
Penalità di frequenza |
Optional |
Penalizza i nuovi token in base alla frequenza (da -2,0 a 2,0). Il valore predefinito è 0. |
|
Penalità di presenza |
Optional |
Penalizza i nuovi token in base alla presenza (da -2,0 a 2,0). Il valore predefinito è 0. |
|
Stop |
Optional |
Fino a 4 sequenze in cui l'API smetterà di generare altri token. |
|
Stream |
Optional |
Indica se eseguire il flusso di avanzamento parziale. Il valore predefinito è false. |
|
Seme |
Optional |
Se specificato, il sistema farà il massimo sforzo per campionare in modo deterministico. |
|
User |
Optional |
Identificatore utente per il tracciamento e il monitoraggio degli abusi. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
❌ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
OpenAI: Creare incorporamenti
Creare incorporamenti usando Azure OpenAI in Foundry. Generare embedding vettoriali dal testo usando le distribuzioni OpenAI di Azure nella risorsa Foundry per la ricerca semantica, i confronti di somiglianza, il clustering o l'apprendimento automatico.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions openai embeddings-create \
--resource-name <resource-name> \
--deployment <deployment> \
--input-text <input-text> \
--resource-group <resource-group> \
[--user <user>] \
[--encoding-format <encoding-format>] \
[--dimensions <dimensions>]
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
resource-name |
string |
Sì |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
deployment |
string |
Sì |
Nome della distribuzione. |
input-text |
string |
Sì |
Testo di input per cui generare incorporamenti. |
resource-group |
string |
Sì |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
user |
string |
No |
Identificatore utente per il tracciamento e il monitoraggio degli abusi. |
encoding-format |
string |
No |
Il formato in cui restituire gli embedding (float o base64). |
dimensions |
string |
No |
Numero di dimensioni per l'output di incorporazione. Supportato solo in alcuni modelli. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Incorporamento di testo di base: "Generare incorporamenti per il testo
Servizio Azure OpenAI usando la mia distribuzione text-embedding-ada-002 nel gruppo di risorse my-resource-group."
-
Creare incorporamenti vettoriali: "Creare incorporamenti vettoriali per il testo usando Azure OpenAI con la distribuzione
text-embedding-3-large sulla risorsa ai-services-prod nel gruppo my-resource-groupdi risorse ".
-
Incorporamento di documenti: "Generare incorporamenti per
Machine learning revolutionizes data analysis usando la distribuzione ada-002 nella risorsa embedding-service nel gruppo my-resource-groupdi risorse ".
-
Più frasi: "Crea embedding per il testo
Cloud computing provides scalable infrastructure. It enables global accessibility. usando la mia distribuzione di embedding nel gruppo di risorse my-resource-group."
-
Con il monitoraggio utenti: "Genera embedding per
Natural language processing applications usando la distribuzione text-embedding-3-small con l'identificatore utente analytics-team nel gruppo di risorse my-resource-group."
-
Dimensioni specifiche: "Creare incorporamenti per
Artificial intelligence transforms business operations usando la distribuzione text-embedding-3-large con 1536 dimensioni nella risorsa ai-central nel gruppo my-resource-groupdi risorse ".
-
Formato Base64: "Generare incorporamenti per
Deep learning neural networks usando la distribuzione ada-002 con formato di codifica Base64 nella risorsa ml-services nel gruppo my-resource-groupdi risorse ".
-
Testo di ricerca: "Creare incorporamenti vettoriali per
Quantum computing demonstrates computational advantages in specific algorithms usando la distribuzione di incorporamento di testo nel gruppo my-resource-groupdi risorse ".
-
Descrizione del prodotto: "Generare incorporamenti per
High-performance laptop with advanced graphics processing unit usando la distribuzione text-embedding-3-small nella risorsa nel gruppo my-resource-groupdi risorse product-ai ".
-
Documentazione tecnica: "Creare incorporamenti per
API authentication requires valid credentials and proper authorization headers usando la distribuzione ada-002 con codifica float sulla risorsa docs-embedding nel gruppo my-resource-groupdi risorse ".
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Nome risorsa |
Required |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
|
Deployment |
Required |
Nome dell'implementazione del modello Foundry. |
|
Testo di input |
Required |
Testo di input per cui generare incorporamenti. |
|
Gruppo di risorse |
Required |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
|
User |
Optional |
Identificatore utente per il tracciamento e il monitoraggio degli abusi. |
|
Formato di codifica |
Optional |
Formato in cui restituire gli embedding (float o base64). |
|
Dimensioni |
Optional |
Numero di dimensioni per l'output di incorporazione. Supportato solo in alcuni modelli. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
❌ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
OpenAI: Creare completamenti
Creare completamenti di testo usando Azure OpenAI in Foundry. Inviare una richiesta o una domanda ai modelli OpenAI di Azure distribuiti nella risorsa Foundry e ricevere risposte testuali generate. Usare questa funzionalità quando è necessario creare completamenti, ottenere contenuto generato dall'intelligenza artificiale, generare risposte alle domande o produrre completamenti di testo da Azure OpenAI in base a qualsiasi richiesta di input. Supporta la personalizzazione con temperatura e numero massimo di token.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions openai create-completion \
--deployment <deployment> \
--prompt-text <prompt-text> \
--resource-name <resource-name> \
--resource-group <resource-group> \
[--max-tokens <max-tokens>] \
[--temperature <temperature>]
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
deployment |
string |
Sì |
Nome della distribuzione. |
prompt-text |
string |
Sì |
Testo prompt da inviare al modello per il completamento. |
resource-name |
string |
Sì |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
resource-group |
string |
Sì |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
max-tokens |
string |
No |
Numero massimo di token da generare nel completamento. |
temperature |
string |
No |
Controlla la casualità nell'output. I valori inferiori lo rendono più deterministico. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Completamento di base: "Crea un completamento con il prompt
What is Azure? usando la mia distribuzione gpt-35-turbo nel gruppo di risorse my-resource-group"
-
Con controllo della temperatura: "Genera il completamento di testo per
Explain machine learning usando la distribuzione text-davinci-003 con temperatura 0,3 nel gruppo di risorse my-resource-group"
-
Token limitati: "Crea un completamento con il prompt
Write a summary usando la mia distribuzione gpt-4 con un massimo di 100 token nel gruppo di risorse my-resource-group"
-
Scrittura creativa: "Generare il completamento per
Tell me a story about AI usando la distribuzione gpt-35-turbo con temperatura 0,8 e massimo 200 token nel gruppo di risorse my-resource-group"
-
Spiegazione tecnica: "Crea il completamento con il prompt
How does cloud computing work? usando la mia risorsa OpenAI ai-services-east e la distribuzione gpt-4 nel gruppo di risorse my-resource-group"
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Deployment |
Required |
Nome della distribuzione. |
|
Testo della richiesta |
Required |
Testo prompt da inviare al modello per il completamento. |
|
Nome risorsa |
Required |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
|
Gruppo di risorse |
Required |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
|
Numero massimo di token |
Optional |
Numero massimo di token da generare nel completamento. |
|
Temperatura |
Optional |
Controlla la casualità nell'output. I valori inferiori lo rendono più deterministico. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
❌ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
OpenAI: Elencare modelli e distribuzioni
Elencare le distribuzioni dei modelli Azure OpenAI in una risorsa di Microsoft Foundry. Questo strumento recupera informazioni sui modelli distribuiti, inclusi i nomi dei modelli, le versioni, le funzionalità e lo stato della distribuzione.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions openai models-list \
--resource-name <resource-name> \
--resource-group <resource-group>
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
resource-name |
string |
Sì |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
resource-group |
string |
Sì |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Visualizzare tutti i modelli: "Elencare tutti i modelli OpenAI distribuiti nella
ai-services-prod risorsa nel gruppo my-resource-groupdi risorse".
-
Controllare le distribuzioni: "Mostra tutti i modelli distribuiti e il relativo stato nella risorsa nel gruppo
my-resource-groupdi risorseopenai-east".
-
Inventario di produzione: "Quali modelli vengono distribuiti nella
production-openai risorsa nel gruppo my-resource-groupdi risorse?"
-
Verifica dello sviluppo: "Elencare tutte le distribuzioni di modelli nella
dev-ai-services risorsa nel gruppo my-resource-groupdi risorse".
-
Funzionalità del modello: "Mostra tutti i modelli OpenAI distribuiti con le relative funzionalità nella risorsa nel gruppo
my-resource-groupdi risorseai-central".
-
Stato distribuzione: "Qual è lo stato corrente di tutte le distribuzioni nella
openai-west risorsa nel gruppo my-resource-groupdi risorse?"
-
Modelli regionali: "Elenca tutti i modelli distribuiti nella risorsa
europe-openai nel gruppo di risorse my-resource-group."
-
Panoramica del servizio: "Fornire una panoramica completa delle distribuzioni di modelli nella risorsa nel gruppo
my-resource-groupdi risorsecustomer-ai".
-
Versioni del modello: "Mostra tutte le versioni del modello distribuite nella
ai-services-main risorsa nel gruppo my-resource-groupdi risorse".
-
Controllo delle risorse: "È necessario controllare tutte le distribuzioni di modelli OpenAI nella risorsa nel gruppo
my-resource-groupdi risorse enterprise-ai ".
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Nome risorsa |
Required |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
|
Gruppo di risorse |
Required |
Nome del gruppo di risorse di Azure. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
✅ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
Risorse: Ottieni risorsa Foundry
Elencare o recuperare le risorse Microsoft Foundry e restituire dettagli a livello di singola risorsa, ad esempio l'URL dell'endpoint, la posizione, lo SKU, il tipo e lo stato di provisioning. Se si specifica un nome di risorsa, lo strumento restituisce la singola risorsa. In caso contrario, restituisce l'inventario delle risorse nell'ambito di applicazione. Per l'inventario della distribuzione del modello all'interno di una risorsa Foundry, usare lo strumento di elenco dei modelli OpenAI.
Comando CLI di esempio
azmcp foundryextensions resource get \
[--resource-name <resource-name>]
| Parameter |
Tipo |
Required |
Description |
resource-name |
string |
No |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
Alcuni prompt di esempio includono:
-
Recuperare una risorsa specifica: "Mostrami i dettagli della risorsa Foundry
ai-foundry-prod"
-
Elencare tutte le risorse: "Quali risorse Foundry sono disponibili nella sottoscrizione?"
-
Risorsa con configurazione: "Recuperare l'URL dell'endpoint, la località e le informazioni sullo SKU per la mia risorsa foundry
customer-ai-foundry"
| Parameter |
Obbligatorio o facoltativo |
Description |
|
Nome risorsa |
Optional |
Nome della risorsa Microsoft Foundry. |
Suggerimenti per l'annotazione degli strumenti:
| Distruttivo |
Idempotente |
Open World |
Sola lettura |
Secret |
Locale obbligatorio |
| ❌ |
✅ |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
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