Ce projet démontre l'intégration d'outils MCP avec Microsoft Semantic Kernel, permettant aux modèles d'IA d'interagir avec des sources de données externes et des outils pour l'automatisation et la récupération de données.
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Apr 14 2025
Ce projet démontre l'intégration d'outils MCP avec Microsoft Semantic Kernel, permettant aux modèles d'IA d'interagir avec des sources de données externes et des outils pour l'automatisation et la récupération de données.
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Qu'est-ce que Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel ?
Ce dépôt fournit une solution complète pour connecter les serveurs Model Context Protocol (MCP) avec Microsoft Semantic Kernel, permettant aux grands modèles de langage (LLM) de dynamiser l'appel d'outils externes. Il facilite des flux de travail pilotés par IA en utilisant MCP comme protocole standardisé pour l'intégration des outils, rendant les interactions de l'IA plus contextuelles et polyvalentes. Le système prend en charge la connexion aux serveurs MCP, la conversion des outils en fonctions Semantic Kernel, et l'orchestration de flux de travail complexes dans l'environnement .NET. Il est idéal pour les développeurs cherchant à améliorer les capacités d'IA avec des sources de données externes comme des API, des bases de données ou des services pour l'automatisation, la récupération de données et l'intégration des systèmes.
Qui va utiliser Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel ?
- Développeurs d'IA
- Ingénieurs logiciels
- Chercheurs travaillant sur l'orchestration de l'IA
- Professionnels de l'automatisation
- Développeurs construisant des workflows intelligents
Comment utiliser Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel ?
- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Restaurez les dépendances avec 'dotnet restore'.
- Étape 3 : Configurez votre clé API LLM via des variables d'environnement ou des secrets.
- Étape 4 : Connectez-vous à un serveur MCP en utilisant le snippet de code C# fourni.
- Étape 5 : Énumérez les outils disponibles du serveur MCP et intégrez-les dans les flux de travail Semantic Kernel.
- Étape 6 : Développez des workflows ou applications personnalisés en utilisant les outils intégrés.
Caractéristiques et Avantages Clés de Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
Les fonctionnalités principales
- Se connecter au serveur MCP
- Lister les outils disponibles sur MCP
- Appeler des outils externes via Semantic Kernel
- Construire des workflows pilotés par l'IA
Les avantages
- Permet une interaction fluide entre les LLM et les outils externes
- Standardise l'intégration des outils avec le protocole MCP
- Prend en charge l'appel dynamique de fonctions dans les flux de travail AI
- Améliore l'interopérabilité et la compréhension contextuelle de l'IA
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
- Automatisation de l'IA dans les systèmes d'entreprise
- Récupération de données depuis des API externes et des bases de données
- Orchestration de workflows IA complexes
- Intégrations de systèmes pilotées par l'IA
FAQs sur Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
Développeur
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