このプロジェクトは、Azure OpenAIとMCPプロトコルを利用する方法を示しており、Azure Container Apps環境内で言語モデルとシームレスに対話するためのツールとコンポーネントを提供します。
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作成者：
Apr 25 2025
フィーチャー
Azure Container Apps - AI & MCP Playgroundとは？
このMCP実装には、ホスト、クライアント、サーバー、さまざまなLLMプロバイダー（Azure OpenAI、OpenAI、GitHub Modelsなど）との通信を促進するツールが含まれています。リソース管理、プロンプト、サンプリング、ツール実行などの機能を備えたTODOリストエージェントと対話するためのデモターミナルを提供します。システムは、柔軟なデプロイメントオプションを可能にするために、複数のMCPサーバープロトコル（HTTPおよびSSE）をサポートしており、クラウドベースのAIサービスとの統合を実現します。Azure内でのAI駆動アプリケーションの開発とテストを強化し、コンテナ化された環境内でのモデルとの対話、ツール使用、データ管理を効率化します。
誰がAzure Container Apps - AI & MCP Playgroundを使うの？
- Azure AIサービスとMCPを統合する開発者
- AIアプリケーション開発者
- クラウドソリューションアーキテクト
- コンテナ化されたAIソリューションを扱うDevOpsエンジニア
Azure Container Apps - AI & MCP Playgroundの使い方は？
- ステップ1: リポジトリをクローンする
- ステップ2: npmで依存関係をインストールする
- ステップ3: LLMプロバイダー用に環境変数を設定する
- ステップ4: Dockerまたはnpmを使用してMCPサーバー（HTTPおよびSSE）を実行する
- ステップ5: MCPホストアプリケーションを起動する
- ステップ6: ターミナルまたはAPIを介してAIエージェントと対話する
Azure Container Apps - AI & MCP Playgroundの主な特長・利点
コア機能
- MCPホストとの対話
- MCPクライアント通信
- HTTPおよびSSE MCPサーバーの実装
- リソース管理、プロンプト、サンプリング用ツール統合
- Azure OpenAI、OpenAI、GitHub Models APIのサポート
利点
- Azureおよび他のLLMプロバイダーとのシームレスな統合
- DockerまたはDevContainerでの柔軟なデプロイメント
- 複数の通信プロトコルをサポート
- Azure Container Apps内でのAI駆動の自動化を実現
- モジュラーで拡張可能なアーキテクチャ
Azure Container Apps - AI & MCP Playgroundの主な使用ケース・アプリケーション
- AIアシスタントまたはチャットボットの統合
- 自動リソースとタスク管理
- MCPベースのAIワークフローの開発とテスト
- Azure環境内でのAIモデルの実験
Azure Container Apps - AI & MCP PlaygroundのFAQs
開発者
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