該項目演示如何使用MCP協定與Azure OpenAI，提供工具和元件以便在Azure Container Apps環境中無縫地與語言模型互動。
新增日期：
創建者：
Apr 25 2025
精選
Azure Container Apps - AI & MCP Playground 是什麼？
此MCP實作包括主機、客戶端、伺服器及工具，以促進與各類LLM供應商（如Azure OpenAI、OpenAI及GitHub Models）之間的通信。它提供了一個示範終端，供與TODO清單代理互動，具備資源管理、提示、取樣及工具執行等功能。該系統支持多種MCP伺服器協定（HTTP和SSE），允許靈活的部署選項和與雲端AI服務的整合。它增強了在Azure中開發和測試AI驅動應用程序的能力，並在容器化環境中簡化模型交互、工具使用及數據管理。
誰會使用 Azure Container Apps - AI & MCP Playground？
- 將MCP整合至Azure AI服務的開發者
- AI應用開發者
- 雲端解決方案架構師
- 從事容器化AI解決方案的DevOps工程師
如何使用 Azure Container Apps - AI & MCP Playground？
- 步驟1：克隆存儲庫
- 步驟2：使用npm安裝依賴
- 步驟3：為您的LLM供應商配置環境變量
- 步驟4：使用Docker或npm運行MCP伺服器（HTTP和SSE）
- 步驟5：啟動MCP主機應用
- 步驟6：透過終端或API與AI代理進行互動
Azure Container Apps - AI & MCP Playground 的核心特徵與益處
主要功能
- MCP主機互動
- MCP客戶端通信
- HTTP 和 SSE 的MCP伺服器實作
- 資源管理、提示及取樣的工具整合
- 支持Azure OpenAI、OpenAI、GitHub Models API
優點
- 與Azure及其他LLM供應商的無縫整合
- 使用Docker或DevContainer的靈活部署
- 支持多種通信協定
- 實現Azure Container Apps內的AI驅動自動化
- 模組化和可擴展的架構
Azure Container Apps - AI & MCP Playground 的主要使用案例與應用
- AI助手或聊天機器人的整合
- 自動化資源和任務管理
- MCP為基礎的AI工作流的開發和測試
- 在Azure環境內的AI模型實驗
Azure Container Apps - AI & MCP Playground 的常見問答
開發者
您可能也喜歡：
開發者工具
一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。