Этот проект демонстрирует интеграцию инструментов MCP с Microsoft Semantic Kernel, позволяя моделям ИИ взаимодействовать с внешними источниками данных и инструментами для автоматизации и получения данных.
Добавлено:
Создано:
Apr 14 2025
Этот проект демонстрирует интеграцию инструментов MCP с Microsoft Semantic Kernel, позволяя моделям ИИ взаимодействовать с внешними источниками данных и инструментами для автоматизации и получения данных.
Добавлено:
Created by:
Apr 14 2025
Lite Object/s
Рекомендуемые
Что такое Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel?
Этот репозиторий предоставляет комплексное решение для подключения серверов Model Context Protocol (MCP) к Microsoft Semantic Kernel, позволяя большим языковым моделям (LLM) динамически вызывать внешние инструменты. Он облегчает рабочие процессы, управляемые ИИ, используя MCP в качестве стандартизированного протокола для интеграции инструментов, делая взаимодействия ИИ более контекстными и универсальными. Система поддерживает подключение к серверам MCP, преобразование инструментов в функции Semantic Kernel и оркестрацию сложных рабочих процессов в среде .NET. Идеально подходит для разработчиков, стремящихся улучшить возможности ИИ с помощью внешних источников данных, таких как API, базы данных или услуги для автоматизации, получения данных и интеграции систем.
Кто будет использовать Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel?
- Разработчики ИИ
- Программисты
- Исследователи, работающие над оркестрацией ИИ
- Профессионалы в области автоматизации
- Разработчики, создающие интеллектуальные рабочие потоки
Как использовать Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub.
- Шаг 2: Восстановите зависимости с помощью 'dotnet restore'.
- Шаг 3: Настройте свой ключ API LLM через переменные окружения или секрета.
- Шаг 4: Подключитесь к серверу MCP, используя предоставленный фрагмент кода на C#.
- Шаг 5: Перечислите доступные инструменты с сервера MCP и интегрируйте их в рабочие процессы Semantic Kernel.
- Шаг 6: Разработайте пользовательские рабочие процессы или приложения с использованием интегрированных инструментов.
Ключевые Особенности и Преимущества Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
Основные функции
- Подключайтесь к серверу MCP
- Список доступных инструментов на MCP
- Вызывайте внешние инструменты через Semantic Kernel
- Создавайте рабочие процессы, управляемые ИИ
Преимущества
- Обеспечивает бесшовное взаимодействие между LLM и внешними инструментами
- Стандартизирует интеграцию инструментов с протоколом MCP
- Поддерживает динамические вызовы функций в рабочих процессах ИИ
- Улучшает взаимодействие и контекстное понимание ИИ
Основные Сценарии Использования и Приложения Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
- Автоматизация ИИ в корпоративных системах
- Получение данных из внешних API и баз данных
- Оркестрация сложных рабочих процессов ИИ
- Интеграции систем, управляемые ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Integrate Model Context Protocol (MCP) tools with Semantic Kernel
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.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.