MCP Foundry

🚀 Azure AI 代理サービス MCP サーバー

この MCP サーバーは、Azure AI Foundry と統合されており、既存の Azure AI エージェントに接続し、Azure AI Foundry で提供される幅広いモデルや知識ツール（Azure AI 検索や Bing ネットワーク基盤など）を活用できます。

🚀 クイックスタート

この MCP サーバーを利用することで、Azure AI エージェントとの接続を通じて、Azure AI Foundry の様々な機能を活用できます。以下のセクションでは、機能、ツール、設定、使用方法などの詳細を説明します。

✨ 主な機能

このプロジェクトは以下の機能を提供します。

1. エージェント統合：Azure AI エージェントに接続します。
2. シームレスなワークフロー：スムーズなインタラクション体験を提供します。
3. 拡張性：大規模なデプロイをサポートします。

💻 使用例

基本的な使用法

connect (v1)

# Azure AI エージェントに接続する

config (v1)

// 設定の設定
{
  "connection": {
    "type": "AzureAI"
  }
}

📦 インストール

環境変数

• PROJECT_CONNECTION_STRING：プロジェクトの接続文字列。
• DEFAULT_AGENT_ID：デフォルトのエージェント ID。

インストール手順

Python バージョン

1. 仮想環境をアクティブ化します。

   # プロジェクトのルートディレクトリから実行
   cd src/python
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

2. 依存関係をインストールします。

   pip install --upgrade .
   

3. サーバーを起動します。

   python -m azure_agent_service
   

TypeScript バージョン

1. 依存関係をインストールします。

   cd src/typescript
   npm install
   

2. プロジェクトをビルドします。

   npm run build
   

3. サーバーを起動します。

   npm start
   

📚 ドキュメント

他の MCP クライアントとの併用

このサーバーは MCP プロトコル仕様に準拠しており、互換性のあるクライアントと一緒に使用できます。具体的な接続方法については、使用するクライアントのドキュメントを参照してください。

🔧 技術詳細

このプロジェクトは多言語構造を採用しています。

Python 開発

1. Python コードは src/python ディレクトリにあります。
2. 常にプロジェクトのルートディレクトリで仮想環境をアクティブ化してください。
3. パッケージをインストールする際は、pyproject.toml を含むディレクトリで操作してください。

TypeScript 開発

1. TypeScript コードは src/typescript ディレクトリにあります。
2. 最新の JavaScript 互換性のために ES モジュールを使用してください。
3. 標準の npm ワークフロー：npm install → npm run build → npm start

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。これは、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できますが、MIT ライセンスの条項と条件に従う必要があります。詳細については、プロジェクトリポジトリ内の LICENSE ファイルを参照してください。