Этот проект демонстрирует, как использовать протокол MCP с Azure OpenAI, предоставляя инструменты и компоненты для бесшовного взаимодействия с языковыми моделями в среде Azure Container Apps.
Добавлено:
Создано:
Apr 25 2025
Этот проект демонстрирует, как использовать протокол MCP с Azure OpenAI, предоставляя инструменты и компоненты для бесшовного взаимодействия с языковыми моделями в среде Azure Container Apps.
Добавлено:
Created by:
Apr 25 2025
Wassim Chegham
Рекомендуемые
Что такое Azure Container Apps - AI & MCP Playground?
Эта реализация MCP включает в себя хост, клиент, сервер и инструменты для облегчения взаимодействия с различными поставщиками LLM, такими как Azure OpenAI, OpenAI и GitHub Models. Она предлагает демонстрационный терминал для взаимодействия с агентом списка дел, оснащенным такими функциями, как управление ресурсами, подсказки, выборка и выполнение инструментов. Система поддерживает несколько протоколов сервера MCP (HTTP и SSE), позволяя гибкие варианты развертывания и интеграцию с облачными AI-сервисами. Это улучшает разработку и тестирование AI-приложений в Azure, упрощая взаимодействие с моделями, использование инструментов и управление данными в контейнеризированной среде.
Кто будет использовать Azure Container Apps - AI & MCP Playground?
- Разработчики, интегрирующие MCP с AI-сервисами Azure
- Разработчики AI-приложений
- Архитекторы облачных решений
- Инженеры DevOps, работающие с контейнеризированными AI-решениями
Как использовать Azure Container Apps - AI & MCP Playground?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий
- Шаг 2: Установите зависимости через npm
- Шаг 3: Настройте переменные окружения для вашего LLM-поставщика
- Шаг 4: Запустите серверы MCP (HTTP и SSE) с помощью Docker или npm
- Шаг 5: Запустите хост-приложение MCP
- Шаг 6: Взаимодействуйте с AI-агентом через терминал или API
Ключевые Особенности и Преимущества Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Основные функции
- Взаимодействие с хостом MCP
- Связь с клиентом MCP
- Реализация сервера MCP HTTP и SSE
- Интеграция инструментов для управления ресурсами, подсказок и выборок
- Поддержка API Azure OpenAI, OpenAI, GitHub Models
Преимущества
- Бесшовная интеграция с Azure и другими поставщиками LLM
- Гибкое развертывание с помощью Docker или в DevContainer
- Поддержка нескольких протоколов передачи данных
- Обеспечение автоматизации на основе AI в рамках Azure Container Apps
- Модульная и расширяемая архитектура
Основные Сценарии Использования и Приложения Azure Container Apps - AI & MCP Playground
- Интеграция помощника AI или чат-бота
- Автоматизированное управление ресурсами и задачами
- Разработка и тестирование рабочих процессов AI на основе MCP
- Эксперименты с моделями AI в среде Azure
Часто Задаваемые Вопросы о Azure Container Apps - AI & MCP Playground
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Клиентская и серверная настройка, облегчающая коммуникацию GitLab SSE через супер-шлюз для получения обновлений в реальном времени.
Кроссплатформенный менеджер пакетов, предназначенный для эффективного и бесшовного управления всеми серверами MCP.
Демонстрационный проект, показывающий, как создать клиентский агент MCP для подключения к внешним сервисам через протокол MCP.
Реализует сервер и клиент MCP с использованием FastMCP и LangChain для структурированной асинхронной коммуникации.