Remote MCP Functions Dotnet

🚀 詳細な手順説明

このドキュメントでは、Microsoft のクラウドプラットフォームである Azure 上で関数（Functions）を使用して MCP（Microsoft Cloud Platform）サーバーを作成し、GitHub Copilot とのやり取りを行う方法を詳細に説明します。

📋 準備作業

1. Microsoft アカウントの登録：Microsoft アカウントを持っていない場合は、まず登録する必要があります。
2. Azure CLI のインストール：最新の Azure CLI ツールをコンピューターにインストールし、設定を完了させてください。
3. Visual Studio Code のインストール：主要な開発ツールとして、VS Code は多くのプラグインをサポートしており、機能を強化するのに最適です。

📦 Azure 関数アプリの作成

ステップ 1：Azure アカウントにログイン

ターミナルまたはコマンドプロンプトで次のコマンドを実行して、Microsoft アカウントにログインします。

az login

指示に従って資格情報を入力し、ログインを完了します。

ステップ 2：リソース グループの作成

関数アプリ用に新しいリソース グループを作成します。次のコマンドを実行します。

az group create --name myResourceGroup --location "East US"

これにより、「米国東部」リージョンに myResourceGroup という名前のリソース グループが作成されます。

ステップ 3：関数アプリの作成

次に、次のコマンドを使用して Azure 関数アプリを作成します。

az functionapp create \
    --name myFunctionApp \
    --resource-group myResourceGroup \
    --location "East US" \
    --runtime dotnet-isolated \
    --functions-version 4

このコマンドは、.NET Isolated ランタイムを使用し、バージョン 4 を指定して myFunctionApp という名前の関数アプリを作成します。

🔧 MCP サーバーの構成

ステップ 1：サンプル コード ライブラリのクローン

始めるには、MCP サーバー機能を含むサンプル コード リポジトリをクローンする必要があります。GitHub から適切なプロジェクトを見つけるか、新しいプロジェクトを作成できます。

git clone https://github.com/yourusername/mcp-function.git

ステップ 2：依存関係のインストール

プロジェクト ディレクトリに移動した後、必要な NuGet パッケージやその他の依存関係をインストールします。.NET プロジェクトの場合は、dotnet restore を使用してすべての依存関係を復元できます。

cd mcp-function
dotnet restore

🚀 Azure へのデプロイ

ステップ 1：関数アプリ パッケージのビルド

関数アプリ パッケージをビルドして、Azure にデプロイできるようにします。

dotnet build --configuration Release

これにより、bin/Release/net6.0/isolated/runtimes/win-x64/publish という名前の公開フォルダーが生成されます。

ステップ 2：Azure 関数アプリへのデプロイ

次のコマンドを使用して、ビルドされたパッケージを関数アプリにデプロイします。

az functionapp deploy --name myFunctionApp --resource-group myResourceGroup --path .\bin\Release\net6.0\isolated\runtimes\win-x64\publish

🛠️ MCP ツールの構成

ステップ 1：MCP ツール トリガーの定義

関数内で [McpToolTrigger] 属性を使用して、ツールの名前と説明を定義します。例えば：

[Function(nameof(SaveSnippet))]
[BlobOutput("snippets/{snippet}")]
public async Task<IActionResult> SaveSnippet(
    [McpToolTrigger("save-snippet", "Saves a snippet to storage")] ToolInvocationContext context,
    [McpToolProperty("snippet-name", "name of the snippet", "Name of the snippet")] string name,
    [McpToolProperty("snippet-content", "content of the snippet", "Content of the snippet")] string content)
{
    await blobService.SaveAsync(name, content);
    return new OkResult();
}

ステップ 2：MCP ツール属性の構成

関数内で [McpToolProperty] 属性を使用して、ツールの入力パラメーターを定義します。例えば：

[Function(nameof(GetSnippet))]
[BlobInput("snippets/{snippet}")]
public async Task<IActionResult> GetSnippet(
    [McpToolTrigger("get-snippet", "Retrieves a snippet from storage")] ToolInvocationContext context,
    [McpToolProperty("snippet-name", "name of the snippet", "Name of the snippet")] string name)
{
    var content = await blobService.GetAsync(name);
    return new ContentResult { Content = content };
}

🤖 GitHub Copilot の構成

ステップ 1：必要な VS Code プラグインのインストール

次のプラグインがインストールされていることを確認してください。

• VS Live Share：リアルタイム コラボレーション用。
• Azure Functions：Azure 関数とのやり取り用。

ステップ 2：Azure アカウントへの接続

VS Code で、Azure の「Connect to Azure Account」コマンドを使用して、Microsoft アカウントにログインします。

ステップ 3：Copilot の構成

VS Code で GitHub Copilot を有効にし、指示に従って設定を完了します。完了すると、コーディング時にリアルタイムのヘルプを受け取ることができます。

💻 使用例

新しいツールの作成

1. 新しい関数の作成：

   dotnet new functionapp -n MyMCPFunction --output .
   

2. MCP ツール機能の追加： MyMCPFunction/Functions/Program.cs ファイルを編集して、必要な機能を追加します。例えば：

   public class SaveSnippet : FunctionBase
   {
       private readonly IBlobService blobService;
   
       public SaveSnippet(IBlobService blobService)
       {
           this.blobService = blobService;
       }
   
       [Function("save-snippet")]
       public async Task<IActionResult> Run(
           [McpToolTrigger] ToolInvocationContext context,
           [McpToolProperty("snippet-name", "name")] string name,
           [McpToolProperty("snippet-content", "content")] string content)
       {
           await blobService.SaveAsync(name, content);
           return new OkResult();
       }
   }
   

ツールの使用

1. ツールの呼び出し： VS Code で GitHub Copilot を使用して、次のコマンドを入力して MCP ツールを呼び出します。

   /invoke save-snippet --snippet-name "mysnippet" --snippet-content "This is my snippet content."
   

2. 結果の確認： ツールが正常に実行されたことを確認し、コンソールまたはログで出力を確認します。

🩺 検証とトラブルシューティング

デプロイ状態の確認

次のコマンドを使用して、関数アプリのデプロイ状態を確認します。

az functionapp show --name myFunctionApp --resource-group myResourceGroup

ログの表示

問題が発生した場合は、関数のアプリケーション ログを表示してデバッグを行うことができます。

az functionapp log tail --name myFunctionApp --resource-group myResourceGroup

ツール呼び出しの検証

MCP ツールを呼び出し、結果を確認して、正常に動作していることを確認します。

🗑️ リソースのクリーンアップ

すべての操作が完了したら、不要なリソースを削除して不要な費用を避けることをお勧めします。次のコマンドを使用してリソース グループを削除できます。

az group delete --name myResourceGroup

以上で、MCP サーバーの作成と構成が完了し、GitHub Copilot を使用してやり取りすることができます。