이 프로젝트는 MCP 도구와 Microsoft Semantic Kernel을 통합하여 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용하여 자동화 및 데이터 검색을 가능하게 합니다.
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Apr 14 2025
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Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel란?
이 리포지토리는 Microsoft Semantic Kernel과 Model Context Protocol (MCP) 서버를 연결하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 도구를 동적으로 호출할 수 있도록 합니다. 이는 MCP를 도구 통합을 위한 표준화된 프로토콜로 사용하여 AI 중심의 작업 흐름을 촉진하여 AI 상호작용을 보다 맥락적이고 다용도로 만듭니다. 이 시스템은 MCP 서버에 연결하고, 도구를 Semantic Kernel 기능으로 변환하고, .NET 환경 내에서 복잡한 작업 흐름을 조정하는 것을 지원합니다. API, 데이터베이스 또는 서비스를 통해 외부 데이터 소스로 AI의 기능을 향상시키려는 개발자에게 이상적입니다.
Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 소프트웨어 엔지니어
- AI 오케스트레이션에 대한 연구원
- 자동화 전문가
- 지능형 작업 흐름을 구축하는 개발자
Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel 사용 방법은?
- 단계 1: GitHub에서 리포지토리를 클론합니다.
- 단계 2: 'dotnet restore'를 사용하여 종속성을 복원합니다.
- 단계 3: 환경 변수 또는 비밀을 통해 LLM API 키를 구성합니다.
- 단계 4: 제공된 C# 코드 스니펫을 사용하여 MCP 서버에 연결합니다.
- 단계 5: MCP 서버에서 사용 가능한 도구를 나열하고 Semantic Kernel 작업 흐름에 통합합니다.
- 단계 6: 통합된 도구를 사용하여 사용자 지정 작업 흐름이나 응용 프로그램을 개발합니다.
Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- MCP 서버에 연결
- MCP에서 사용 가능한 도구 목록
- Semantic Kernel을 통해 외부 도구 호출
- AI 중심의 작업 흐름 구축
장점
- LLM과 외부 도구 간의 원활한 상호작용 가능
- MCP 프로토콜로 도구 통합 표준화
- AI 작업 흐름에서 동적 기능 호출 지원
- AI의 상호 운용성과 맥락 이해 향상
Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 기업 시스템의 AI 자동화
- 외부 API 및 데이터베이스에서 데이터 검색
- 복잡한 AI 작업 흐름 오케스트레이션
- AI 중심 시스템 통합
Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel의 자주 묻는 질문
개발자
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