이 MCP 프로젝트는 Azure OpenAI와 함께 MCP 프로토콜을 사용하는 방법을 보여주며, MCP 서버 및 클라이언트 구성 요소를 통해 OpenAI의 API와 상호작용할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 효율적인 AI 애플리케이션 개발이 가능합니다.
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작성자：
May 12 2025
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Azure Container Apps - AI & MCP Playground란?
이 프로젝트는 MCP 호스트, 클라이언트 및 서버 구성 요소 간의 원활한 통신을 가능하게 하여 Azure OpenAI와 MCP 프로토콜을 구현하는 방법을 보여줍니다. 사용자가 TODO 목록과 같은 도구에 접근하는 AI 에이전트와 상호작용할 수 있는 터미널 기반의 데모를 제공하며, 백엔드는 HTTP 또는 SSE MCP 서버 구현을 사용하여 요청을 처리합니다. Azure OpenAI, OpenAI 및 GitHub 모델과 같은 다양한 언어 모델을 지원하며, API 키, 엔드포인트 및 테스트 및 개발을 위한 Docker 또는 로컬 배포 방법에 대한 구성 옵션을 제공합니다. 설정에는 상태 관리를 위한 Postgres 데이터베이스와 AI 주도 상호작용을 위한 다양한 도구가 포함되어 있어 클라우드에서 확장 가능한 AI 기능의 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다.
Azure Container Apps - AI & MCP Playground을 사용할 사람은?
- MCP 및 AI 통합에 관심 있는 개발자
- Azure OpenAI를 사용하는 AI 애플리케이션 개발자
- 확장 가능한 AI 시스템을 구현하는 클라우드 솔루션 아키텍트
Azure Container Apps - AI & MCP Playground 사용 방법은?
- 단계 1: GitHub에서 리포지토리를 클론합니다.
- 단계 2: MCP 호스트 및 서버에 대해 npm을 사용하여 종속성을 설치합니다.
- 단계 3: Azure/OpenAI/GitHub API 키로 환경 변수를 구성합니다.
- 단계 4: Docker 또는 npm 명령으로 MCP 서버를 로컬에서 실행합니다.
- 단계 5: 터미널 명령을 통해 AI 에이전트와 상호작용하기 위해 MCP 호스트를 실행합니다.
- 단계 6: 제공된 도구를 사용하여 인터페이스를 통해 TODO 항목을 추가, 목록, 완료 또는 삭제합니다.
Azure Container Apps - AI & MCP Playground의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- OpenAI, Azure OpenAI, GitHub AI 모델과의 상호작용
- MCP 통신을 위한 HTTP 및 SSE 프로토콜 지원
- TODO 목록 관리 도구(추가, 목록, 완료, 삭제)
- Docker 또는 로컬 설정을 통한 배포를 위한 구성 가능 환경
장점
- 클라우드 환경에서 확장 가능한 AI 통합 가능
- 다양한 프로토콜 및 모델 구성 지원
- 개발 및 테스트를 위한 간소화된 설정
- 상태 관리를 위한 데이터베이스 지원의 유연한 아키텍처
Azure Container Apps - AI & MCP Playground의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 기반 챗봇 및 에이전트 구축
- 클라우드 환경에서 AI 도구를 사용한 워크플로 자동화
- 기업 솔루션을 위한 Azure OpenAI와 MCP 통합
- 고객 지원 및 지식 관리를 위한 확장 가능한 AI 서비스 개발
Azure Container Apps - AI & MCP Playground의 자주 묻는 질문
개발자
- Azure-Samples
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