이 프로젝트는 Azure OpenAI와 MCP 프로토콜을 활용하는 방법을 보여주며, Azure Container Apps 환경 내에서 언어 모델과 원활하게 상호작용하기 위한 도구 및 구성 요소를 제공합니다.
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작성자：
Apr 25 2025
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Azure Container Apps - AI & MCP Playground란?
이 MCP 구현에는 호스트, 클라이언트, 서버 및 Azure OpenAI, OpenAI 및 GitHub Models와 같은 다양한 LLM 공급자와의 통신을 촉진하는 도구가 포함되어 있습니다. 리소스 관리, 프롬프트, 샘플링 및 도구 실행과 같은 기능을 갖춘 TODO 목록 에이전트와 상호작용하기 위한 데모 터미널을 제공합니다. 이 시스템은 HTTP 및 SSE와 같은 여러 MCP 서버 프로토콜을Supported, 클라우드 기반 AI 서비스와의 통합 및 유연한 배포 옵션을 제공할 수 있습니다. Azure에서 AI 기반 애플리케이션의 개발 및 테스트를 향상시키고, 컨테이너화된 환경 내에서 모델 상호작용, 도구 활용 및 데이터 관리를 간소화합니다.
Azure Container Apps - AI & MCP Playground을 사용할 사람은?
- MCP를 Azure AI 서비스와 통합하는 개발자
- AI 애플리케이션 개발자
- 클라우드 솔루션 아키텍트
- 컨테이너화된 AI 솔루션 작업 중인 DevOps 엔지니어
Azure Container Apps - AI & MCP Playground 사용 방법은?
- 1단계: 리포지토리 클론하기
- 2단계: npm으로 종속성 설치하기
- 3단계: LLM 공급자에 대한 환경 변수를 구성하기
- 4단계: Docker 또는 npm을 사용하여 MCP 서버(HTTP 및 SSE) 실행하기
- 5단계: MCP 호스트 애플리케이션 시작하기
- 6단계: 터미널 또는 API를 통해 AI 에이전트와 상호작용하기
Azure Container Apps - AI & MCP Playground의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- MCP 호스트 상호 작용
- MCP 클라이언트 통신
- HTTP 및 SSE MCP 서버 구현
- 리소스 관리, 프롬프트 및 샘플링을 위한 도구 통합
- Azure OpenAI, OpenAI, GitHub Models API 지원
장점
- Azure 및 기타 LLM 공급자와의 원활한 통합
- Docker 또는 DevContainer를 통한 유연한 배포
- 여러 커뮤니케이션 프로토콜 지원
- Azure Container Apps 내에서 AI 기반 자동화 가능
- 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처
Azure Container Apps - AI & MCP Playground의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 비서 또는 챗봇 통합
- 자동화된 리소스 및 작업 관리
- MCP 기반 AI 워크플로우의 개발 및 테스트
- Azure 환경 내 AI 모델 실험
Azure Container Apps - AI & MCP Playground의 자주 묻는 질문
개발자
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