Ce projet MCP démontre comment utiliser le protocole MCP avec Azure OpenAI, fournissant une interface simple pour interagir avec l'API d'OpenAI via des composants de serveur et de client MCP, permettant un développement efficace d'applications IA.
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Créé par :
May 12 2025
Ce projet MCP démontre comment utiliser le protocole MCP avec Azure OpenAI, fournissant une interface simple pour interagir avec l'API d'OpenAI via des composants de serveur et de client MCP, permettant un développement efficace d'applications IA.
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Vedettes
Qu'est-ce que Azure Container Apps - AI & MCP Playground ?
Ce projet illustre comment mettre en œuvre le protocole MCP avec Azure OpenAI, permettant une communication transparente entre les composants hôte, client et serveur MCP. Il offre une démonstration basée sur terminal où les utilisateurs peuvent interagir avec un agent IA qui accède à des outils comme une liste de TODO, le backend gérant les demandes en utilisant des implémentations de serveur MCP HTTP ou SSE. Il prend en charge plusieurs modèles de langue tels qu'Azure OpenAI, OpenAI et des modèles GitHub, avec des options de configuration pour les clés API, les points de terminaison et les méthodes de déploiement Docker ou local pour les tests et le développement. La configuration comprend une base de données Postgres pour la gestion de l'état et divers outils pour des interactions pilotées par l'IA, ce qui en fait une solution idéale pour construire des applications évolutives habilitées à l'IA dans le cloud.
Qui va utiliser Azure Container Apps - AI & MCP Playground ?
- Développeurs intéressés par l'intégration de MCP et d'IA
- Développeurs d'applications IA utilisant Azure OpenAI
- Architectes de solutions cloud mettant en œuvre des systèmes IA évolutifs
Comment utiliser Azure Container Apps - AI & MCP Playground ?
- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Installez les dépendances en utilisant npm pour l'hôte et les serveurs MCP.
- Étape 3 : Configurez les variables d'environnement avec vos clés API Azure/OpenAI/GitHub.
- Étape 4 : Exécutez les serveurs MCP localement via Docker ou directement avec des commandes npm.
- Étape 5 : Lancez l'hôte MCP pour interagir avec l'agent IA via des commandes de terminal.
- Étape 6 : Utilisez les outils fournis pour ajouter, lister, compléter ou supprimer des éléments TODO via l'interface.
Caractéristiques et Avantages Clés de Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Les fonctionnalités principales
- Interaction avec les modèles IA d'OpenAI, Azure OpenAI et GitHub
- Prend en charge les protocoles HTTP et SSE pour la communication MCP
- Outils pour gérer les listes TODO (ajouter, lister, compléter, supprimer)
- Environnement configurable pour le déploiement via Docker ou configuration locale
Les avantages
- Permet des intégrations IA évolutives dans les environnements cloud
- Prend en charge plusieurs configurations de protocoles et de modèles
- Configuration simplifiée pour le développement et les tests
- Architecture flexible avec support de base de données pour la gestion d'état
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Azure Container Apps - AI & MCP Playground
- Création de chatbots et d'agents pilotés par IA
- Automatisation des flux de travail avec des outils IA dans les environnements cloud
- Intégration de MCP avec Azure OpenAI pour des solutions d'entreprise
- Développement de services IA évolutifs pour le support client et la gestion des connaissances
FAQs sur Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Développeur
- Azure-Samples
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