該 MCP 基於 Azure Functions 構建，使各種 AI 和數據應用的模型上下文協議通信無縫，支持本地和遠程 MCP 相互作用。
新增日期：
創建者：
Apr 23 2025
該 MCP 基於 Azure Functions 構建，使各種 AI 和數據應用的模型上下文協議通信無縫，支持本地和遠程 MCP 相互作用。
新增日期：
Created by:
Apr 23 2025
Gisela Torres
精選
mcp-server-azure-function 是什麼？
該 MCP 利用 Azure Functions 創建一個可擴展的無伺服器模型上下文協議（MCP）伺服器平台。它通過伺服器發送事件（SSE）支持本地和遠程通信，促進實時數據和模型的交互。該系統與 GitHub Copilot Chat集成，使 AI 助手可以通過 MCP 伺服器與模型互動。用戶可以輕鬆部署、配置和與 MCP 伺服器交互，這使其非常適合 AI 開發、數據交換和基於雲的模型管理。設置包含必要的庫、部署說明和配置指南，確保其輕鬆集成到現有工作流程中。
誰會使用 mcp-server-azure-function？
- AI 開發人員
- 數據科學家
- 雲解決方案架構師
- DevOps 工程師
- 從事 AI 模型整合的研究人員
如何使用 mcp-server-azure-function？
- 第1 步：從 GitHub 複製存儲庫。
- 第2 步：安裝所需的 NuGet 套件，尤其是 Microsoft.Azure.Functions.Worker.Extensions.Mcp。
- 第3 步：使用提供的設置配置 MCP 伺服器或創建自己的 Azure Function 部署。
- 第4 步：使用 'func start' 命令本地運行項目。
- 第5 步：使用 MCP 檢查器或 GitHub Copilot Chat 連接並與 MCP 伺服器互動。
- 第6 步：遵循生產使用的部署說明將其部署到 Azure 雲。
mcp-server-azure-function 的核心特徵與益處
主要功能
- 基於 Azure Function 的 MCP 伺服器
- 支持本地和遠程的 SSE 通信
- 與 GitHub Copilot Chat 的集成
- 通過 JSON 設置進行配置
- 支持通過 Terraform 和 Visual Studio Code 部署
優點
- 可擴展且無伺服器的架構
- 使用 SSE 的實時通信
- 易於部署和配置
- 支持本地測試和雲部署
- 增強 AI 模型的合作與數據共享
mcp-server-azure-function 的主要使用案例與應用
- 實時 AI 模型通信和更新
- 與 GitHub Copilot 集成以增強編碼協助
- 數據科學家的雲端模型管理
- AI 研究與開發工作流程
- 可擴展的模型協議伺服器部署
mcp-server-azure-function 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。
雲端平台
AI聊天機器人
提供 Python、Go 和 Rust 的 MCP 伺服器，以便在 VS Code 中無縫集成 AI 工具。