Este proyecto demuestra la integración de herramientas MCP con Microsoft Semantic Kernel, permitiendo que los modelos de IA interactúen con fuentes de datos y herramientas externas para la automatización y la recuperación de datos.
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Apr 14 2025
Este proyecto demuestra la integración de herramientas MCP con Microsoft Semantic Kernel, permitiendo que los modelos de IA interactúen con fuentes de datos y herramientas externas para la automatización y la recuperación de datos.
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¿Qué es Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel?
Este repositorio proporciona una solución completa para conectar servidores Model Context Protocol (MCP) con Microsoft Semantic Kernel, lo que permite a los grandes modelos de lenguaje (LLMs) llamar herramientas externas de manera dinámica. Facilita flujos de trabajo impulsados por IA utilizando MCP como un protocolo estandarizado para la integración de herramientas, haciendo que las interacciones de IA sean más contextuales y versátiles. El sistema permite conectar con servidores MCP, convertir herramientas en funciones de Semantic Kernel y orquestar flujos de trabajo complejos dentro del entorno .NET. Es ideal para los desarrolladores que buscan mejorar las capacidades de IA con fuentes de datos externas como APIs, bases de datos o servicios para la automatización, la recuperación de datos y la integración de sistemas.
¿Quién usará Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel?
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de software
- Investigadores que trabajan en la orquestación de IA
- Profesionales de automatización
- Desarrolladores que construyen flujos de trabajo inteligentes
¿Cómo usar Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel?
- Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Restaurar las dependencias usando 'dotnet restore'.
- Paso 3: Configura tu clave de API LLM a través de variables de entorno o secretos.
- Paso 4: Conectarse a un servidor MCP utilizando el fragmento de código C# proporcionado.
- Paso 5: Listar las herramientas disponibles en el servidor MCP e integrarlas en los flujos de trabajo de Semantic Kernel.
- Paso 6: Desarrollar flujos de trabajo o aplicaciones personalizados utilizando las herramientas integradas.
Características y Beneficios Clave de Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
Las características principales
- Conectar al servidor MCP
- Listar herramientas disponibles en MCP
- Llamar a herramientas externas a través de Semantic Kernel
- Construcción de flujos de trabajo impulsados por IA
Los beneficios
- Permite una interacción fluida entre LLMs y herramientas externas
- Estandariza la integración de herramientas con el protocolo MCP
- Soporta llamadas dinámicas de funciones en flujos de trabajo de IA
- Mejora la interoperabilidad y la comprensión contextual de la IA
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
- Automatización de IA en sistemas empresariales
- Recuperación de datos de APIs externas y bases de datos
- Orquestación de flujos de trabajo de IA complejos
- Integraciones de sistemas impulsadas por IA
FAQs sobre Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
Desarrollador
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