Этот проект предоставляет шаблон для быстрого запуска для создания пользовательских удаленных MCP-серверов с Azure Functions на Java. Он включает функции для сохранения и извлечения фрагментов кода из Azure Blob Storage и простой триггер HelloWorld, что упрощает интеграцию MCP-инструментов и управление серверами.
Добавлено:
Создано:
Apr 15 2025
Этот проект предоставляет шаблон для быстрого запуска для создания пользовательских удаленных MCP-серверов с Azure Functions на Java. Он включает функции для сохранения и извлечения фрагментов кода из Azure Blob Storage и простой триггер HelloWorld, что упрощает интеграцию MCP-инструментов и управление серверами.
Добавлено:
Created by:
Apr 15 2025
Azure Samples
Рекомендуемые
Что такое Azure Remote MCP Functions Java?
Этот MCP позволяет разработчикам разворачивать настраиваемый удаленный MCP-сервер, используя Azure Functions и Java. Он включает функции для управления триггерами MCP-инструментов для сохранения и извлечения фрагментов кода с использованием Azure Blob Storage для постоянного хранения данных. Установка упрощает создание серверных MCP-инструментов, автоматизирует управление фрагментами кода и интегрируется с облачными службами Azure. Он поддерживает локальную разработку с Maven и развертывание в Azure, обеспечивая масштабируемое и эффективное решение MCP, подходящее для различных рабочих процессов DevOps и облачных приложений.
Кто будет использовать Azure Remote MCP Functions Java?
- Разработчики, создающие пользовательские MCP-инструменты
- Интеграторы облачных приложений
- Пользователи облачных услуг Azure
- Инженеры DevOps
- Java-разработчики, работающие с автоматизацией облака
Как использовать Azure Remote MCP Functions Java?
- Шаг 1: Клонируйте или загрузите репозиторий с GitHub
- Шаг 2: Настройте строку подключения к вашей учетной записи Azure Storage в local.settings.json
- Шаг 3: Соберите проект с помощью Maven: mvn clean package
- Шаг 4: Запустите локально с помощью mvn azure-functions:run для тестирования функций
- Шаг 5: Разверните в Azure, используя mvn azure-functions:deploy
- Шаг 6: Используйте инструменты MCP для активации функций сохранения и получения фрагментов через настроенные конечные точки
Ключевые Особенности и Преимущества Azure Remote MCP Functions Java
Основные функции
- Триггер HelloWorld
- SaveSnippets для хранения фрагментов кода
- GetSnippets для извлечения фрагментов кода
Преимущества
- Упрощает развертывание пользовательских MCP-серверов в Azure
- Поддерживает серверную архитектуру
- Эффективное управление фрагментами кода через Azure Blob Storage
- Легкое локальное тестирование и развертывание
Основные Сценарии Использования и Приложения Azure Remote MCP Functions Java
- Автоматизированное хранение и извлечение фрагментов кода для разработчиков
- Разработка пользовательских инструментов MCP для облачных сред
- Развертывание серверов MCP без сервера в Azure для корпоративных приложений
Часто Задаваемые Вопросы о Azure Remote MCP Functions Java
Разработчик
- Azure-Samples
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.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Демо-проект, демонстрирующий интеграцию протокола MCP с Azure OpenAI для бесшовного взаимодействия с AI-приложениями.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Динамичный MCP-сервер, упрощающий взаимодействие с API Etherscan для получения блокчейн-данных.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Облачное хранилище
Сервер, позволяющий ИИ-моделям безопасно перечислять и загружать файлы из корзин AWS S3.
Клиент MCP для Google Drive на основе Python, который позволяет управлять файлами и получать к ним доступ на естественном языке.
Интегрирует Google Drive с возможностями перечисления, чтения и поиска файлов для различных типов файлов.
Сервер, который позволяет клиентам ИИ получать доступ к облачному хранилищу Qiniu и мультимедийным сервисам через протокол MCP.
Мультиоблачный сервис хранения, поддерживающий загрузку файлов, предварительно подписанные URL и собственные домены для различных провайдеров облака.
Самоуправляемый сервер данных, обеспечивающий распределенное хранение приложений ИИ с использованием IPFS и CID.
Реализует функции управления кластерами OceanBase, арендаторами и политиками резервного копирования через протокол MCP.
Сервер для управления MCP-хуками для интеграции с SDK хранения Arweave, позволяющий произвольную обработку данных.
Сервер MCP, интегрирующий Spring Boot, Spring AI и Cloudflare R2 для управления объектным хранилищем
Позволяет агентам LLM взаимодействовать с AWS S3 для управления файлами, включая перечисление, загрузку, чтение и удаление файлов.