Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Dieses MCP-Projekt zeigt, wie das MCP-Protokoll mit Azure OpenAI verwendet wird, und bietet eine einfache Schnittstelle zum Interagieren mit der OpenAI-API über MCP-Server- und Clientkomponenten, was eine effiziente Entwicklung von KI-Anwendungen ermöglicht.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
May 12 2025
Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Dieses MCP-Projekt zeigt, wie das MCP-Protokoll mit Azure OpenAI verwendet wird, und bietet eine einfache Schnittstelle zum Interagieren mit der OpenAI-API über MCP-Server- und Clientkomponenten, was eine effiziente Entwicklung von KI-Anwendungen ermöglicht.
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Was ist Azure Container Apps - AI & MCP Playground?
Dieses Projekt veranschaulicht, wie das MCP-Protokoll mit Azure OpenAI implementiert werden kann, um nahtlose Kommunikation zwischen den MCP-Host-, Client- und Serverkomponenten zu ermöglichen. Es bietet eine terminalbasierte Demo, in der Benutzer mit einem KI-Agenten interagieren können, der auf Tools wie eine TODO-Liste zugreift, während das Backend Anfragen über HTTP oder SSE-MCP-Serverimplementierungen verarbeitet. Es unterstützt mehrere Sprachmodelle wie Azure OpenAI, OpenAI und GitHub-Modelle, mit Konfigurationsoptionen für API-Schlüssel, Endpunkte und Methoden für das Testen und die Entwicklung in Docker oder lokal. Die Einrichtung umfasst eine Postgres-Datenbank zur Statusverwaltung und verschiedene Tools für KI-gesteuerte Interaktionen, was es ideal für den Aufbau skalierbarer KI-fähiger Anwendungen in der Cloud macht.
Wer wird Azure Container Apps - AI & MCP Playground verwenden?
- Entwickler, die an MCP- und KI-Integration interessiert sind
- Entwickler von KI-Anwendungen, die Azure OpenAI verwenden
- Cloud-Lösungsarchitekten, die skalierbare KI-Systeme implementieren
Wie verwendet man Azure Container Apps - AI & MCP Playground?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub.
- Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten mit npm für MCP-Host und -Server.
- Schritt 3: Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen mit Ihren Azure/OpenAI/GitHub-API-Schlüsseln.
- Schritt 4: Führen Sie die MCP-Server lokal über Docker oder direkt mit npm-Befehlen aus.
- Schritt 5: Starten Sie den MCP-Host, um über Terminalbefehle mit dem KI-Agenten zu interagieren.
- Schritt 6: Verwenden Sie die bereitgestellten Tools, um TODO-Elemente über die Schnittstelle hinzuzufügen, aufzulisten, abzuschließen oder zu löschen.
Die Kernfunktionen und Vorteile von Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Die Hauptfunktionen
- Interaktion mit OpenAI-, Azure OpenAI- und GitHub-KI-Modellen
- Unterstützt HTTP- und SSE-Protokolle für die MCP-Kommunikation
- Tools zur Verwaltung von TODO-Listen (hinzufügen, auflisten, abschließen, löschen)
- Konfigurierbare Umgebung für den Einsatz über Docker oder lokale Einrichtung
Die Vorteile
- Ermöglicht skalierbare KI-Integrationen in Cloud-Umgebungen
- Unterstützt mehrere Protokoll- und Modellkonfigurationen
- Vereinfachte Einrichtung für Entwicklung und Tests
- Flexible Architektur mit Datenbankunterstützung für das Management des Zustands
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Azure Container Apps - AI & MCP Playground
- Bau von KI-gestützten Chatbots und Agenten
- Automatisierung von Workflows mit KI-Tools in Cloud-Umgebungen
- Integration von MCP mit Azure OpenAI für Unternehmenslösungen
- Entwicklung skalierbarer KI-Services für Kundenservice und Wissensmanagement
FAQs zu Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Entwickler
- Azure-Samples
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