Azure Container Apps Ai MCP

🚀 Azure コンテナアプリ AI MCP プロジェクトガイド

このプロジェクトは、Azure コンテナと AI 技術を使用して、効率的なマイクロサービスアーキテクチャを構築する方法を示すことを目的としています。このプロジェクトを通じて、クラウドコンテナの構成と管理方法を学ぶと同時に、人工知能モデルを統合してアプリケーションの機能を強化することができます。

🚀 クイックスタート

環境要件

• オペレーティングシステム: Linux、Windows、または macOS をサポート
• 開発ツール: Node.js と npm（バージョン 14.0 以上）をインストールする必要があります
• 仮想化技術: コンテナ化デプロイには Docker と Docker Compose の使用をおすすめします
• クラウドサービス: テストとデプロイには Azure Cloud を推奨します

プロジェクトの構成

設定ファイルの説明

プロジェクトのルートディレクトリには、環境変数を格納する env ファイルが含まれています。以下は設定する必要がある主要な変数です。

# Azure OpenAI 設定
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<ai-foundry-openai-project>.openai.azure.com"
MODEL="gpt-4.1"

# オプション：API キーを使用した認証
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_api_key

# OpenAI 設定
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
MODEL="gpt-4.1"

# GitHub モデル設定
GITHUB_TOKEN=your_github_token
MODEL="openai/gpt-4.1"

注意事項

• Azure OpenAI: Managed Identity を使用するには、Azure Cloud 環境で構成する必要があります。ローカル開発の場合は、API キーを使用した認証をおすすめします。
• OpenAI: OpenAI の API サービスを正常に呼び出すには、OPENAI_API_KEY を設定する必要があります。
• GitHub モデル: GitHub の AI モデルを呼び出すには、有効な GITHUB_TOKEN を提供する必要があります。

実行ガイド

DevContainer を使用する（推奨）

プロジェクトには DevContainer 設定が統合されており、コンテナ化環境での実行が容易になっています。この方法は、すべての依存関係のインストールと構成を自動的に処理するため、プロジェクトを実行する最適な選択肢です。

DevContainer 環境でプロジェクトを実行した後は、Docker の操作手順を参照してください。

Docker を使用する

1. コンテナの構築と起動 プロジェクトのルートディレクトリで、以下のコマンドを実行します。

   docker compose up -d --build
   

   このコマンドは、HTTP と SSE の 2 つの MCP サーバーと PostgreSQL データベースコンテナを構築して起動します。
2. MCP ホストのターミナルにアクセスする 以下のコマンドを実行して、MCP ホストの対話型環境に入ります。

   docker exec -it mcp-host bash
   

3. サービスを起動する MCP ホストで、以下のコマンドを実行して関連サービスを起動します。

   npm start mcp-server
   

直接実行する

コンテナ化環境を使用しない場合は、ローカルで直接プロジェクトを実行することができます。Node.js と npm がインストールされていることを確認してください。

1. 依存関係のインストール プロジェクトディレクトリで以下のコマンドを実行します。

   npm install
   

2. アプリケーションの起動 以下のコマンドを実行してサービスを起動します。

   npm start
   

⚠️ 重要提示

• 本番環境では、システムの安定性と拡張性を確保するため、コンテナ化デプロイをおすすめします。
• AI サービスを呼び出す際は、対応する API の使用ポリシーと制限に従ってください。
• 依存関係を定期的に更新し、プロジェクトの安全性と互換性を確保してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに準拠しています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

以上の手順に従えば、Azure コンテナアプリ AI MCP プロジェクトをスムーズに構成して実行することができます。何か問題や提案があれば、いつでもプロジェクトのメンテナに連絡してください。