Omówienie serwera MCP języka platformy Azure

Serwer MCP języka platformy Azure łączy agentów sztucznej inteligencji z usługami języka platformy Azure za pośrednictwem protokołu MCP (Model Context Protocol). Przed rozpoczęciem eksplorowania samego serwera języka MCP pomocne jest zrozumienie, czym jest MCP i jak umożliwia agentom korzystanie z narzędzi zewnętrznych.

Co to jest protokół Model Context Protocol?

Protokół MCP (Model Context Protocol) to otwarty protokół definiujący sposób interakcji agentów sztucznej inteligencji z narzędziami zewnętrznymi, źródłami danych i usługami. Program MCP używa architektury klient-serwer z następującymi składnikami:

• Host: aplikacja, która uruchamia agenta (np. Microsoft Foundry lub aplikację niestandardową).
• Klient: składnik na hoście, który zarządza połączeniami z serwerami MCP i obsługuje komunikację.
• Serwer: program, który udostępnia narzędzia, zasoby i monity, które agent może odkryć i wywołać.

Gdy agent łączy się z serwerem MCP, otrzymuje wykaz dostępnych narzędzi wraz z opisami tego, co robi każde narzędzie. Agent może następnie wybrać odpowiednie narzędzie na podstawie żądania użytkownika. Takie podejście jest nazywane dynamicznym odnajdywaniem narzędzi — agent nie potrzebuje zakodowanej na stałe wiedzy na temat każdego narzędzia. Zamiast tego wysyła zapytanie do serwera MCP w czasie wykonywania, aby dowiedzieć się, co jest dostępne.

Kluczową zaletą mcp dla agentów sztucznej inteligencji jest elastyczność. Narzędzia można dodawać, aktualizować lub usuwać na serwerze bez modyfikowania samego agenta. Agent zawsze ma dostęp do najnowszych definicji narzędzi, co ułatwia konserwację i skalowanie rozwiązań opartych na programie MCP.

Możliwości serwera MCP w języku platformy Azure

Serwer MCP języka Azure udostępnia możliwości NLP języka Azure jako narzędzia, które może wywołać każdy agent zgodny z MCP. Serwer obsługuje następujące możliwości analizy tekstu:

Po połączeniu serwera MCP języka z agentem agent otrzymuje pełną listę dostępnych narzędzi. Na podstawie monitu użytkownika model bazowy agenta decyduje o tym, które narzędzie (lub kombinację narzędzi) ma być wywoływane. Na przykład, jeśli użytkownik zapyta "Określ język, w którym został napisany ten artykuł, i powiedz mi, jakie osoby są wspomniane." Agent może w tej samej turze wywołać zarówno narzędzie do wykrywania języka, jak i narzędzie do rozpoznawania jednostek nazwanych.

Jak agent wybiera narzędzia

Proces wyboru narzędzia działa w następujący sposób:

1. Użytkownik wysyła monit do agenta.
2. Agent analizuje monit i określa, które zadanie (lub zadania) należy wykonać.
3. Agent sprawdza dostępne narzędzia MCP i ich opisy, aby znaleźć najlepsze dopasowanie.
4. Agent wywołuje wybrane narzędzie za pośrednictwem serwera MCP, przekazując odpowiedni tekst wejściowy.
5. Serwer MCP przetwarza żądanie przy użyciu odpowiedniej możliwości języka platformy Azure i zwraca wyniki.
6. Agent łączy wyniki w odpowiedź w języku naturalnym dla użytkownika.

Oznacza to, że nie trzeba pisać logiki routingu w celu kierowania żądań do określonych narzędzi. Agent obsługuje wybór narzędzia autonomicznie na podstawie opisów narzędzi otrzymanych z serwera MCP.

Punkt końcowy serwera MCP

Serwer MCP języka platformy Azure jest dostępny jako zdalny punkt końcowy z następującym formatem adresu URL:

https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview

Zastąp {foundry-resource-name} nazwą zasobu Foundry (lub zasobu usługi językowej Azure). Ten punkt końcowy jest konfigurowany podczas łączenia serwera MCP z agentem.