Azure Container Apps Ai MCP

🚀 Azure 容器應用 AI MCP 項目指南

本項目聚焦於藉助 Azure 容器與 AI 技術，搭建高效的微服務架構。通過參與此項目，您將學會雲容器的配置與管理，同時掌握集成人工智能模型來強化應用功能的方法。

🚀 快速開始

環境要求

• 操作系統：支持 Linux、Windows 或 macOS。
• 開發工具：需安裝 Node.js 和 npm（版本 14.0+）。
• 虛擬化技術：建議使用 Docker 和 Docker Compose 進行容器化部署。
• 雲服務：推薦在 Azure Cloud 上進行測試和部署。

項目配置

配置文件說明

項目根目錄下有一個 env 文件，用於存儲環境變量。以下是需要設置的關鍵變量：

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

# 可選：使用 API 密鑰進行身份驗證
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_openai_api_key

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

# GitHub 模型設置
GITHUB_TOKEN=your_github_token
MODEL="openai/gpt-4.1"

注意事項

• Azure OpenAI：使用 Managed Identity 需要在 Azure Cloud 環境中配置。若在本地開發，建議使用 API 密鑰進行身份驗證。
• OpenAI：必須設置 OPENAI_API_KEY 才能正常調用 OpenAI 的 API 服務。
• GitHub 模型：調用 GitHub 的 AI 模型需提供有效的 GITHUB_TOKEN。

運行指南

使用 DevContainer（推薦）

項目已集成 DevContainer 配置，便於在容器化環境中運行。此方法是運行項目的最佳選擇，因為它能自動處理所有依賴項的安裝與配置。

在 DevContainer 環境中運行項目後，請參考 Docker 部分的操作步驟。

使用 Docker

1. 構建和啟動容器 在項目根目錄下，執行以下命令：

docker compose up -d --build

此命令將構建並啟動 HTTP 和 SSE 兩個 MCP 服務器，以及 PostgreSQL 數據庫容器。 2. 訪問 MCP 主機終端 執行以下命令以進入 MCP 主機的交互環境：

docker exec -it mcp-host bash

3. 啟動服務 在 MCP 主機中，運行以下命令啟動相關服務：

npm start mcp-server

直接運行

如果您不使用容器化環境，可以直接在本地運行項目。請確保已安裝 Node.js 和 npm。

1. 安裝依賴 在項目目錄下執行：

npm install

2. 啟動應用 運行以下命令啟動服務：

npm start

注意事項

⚠️ 重要提示

• 建議在生產環境中使用容器化部署，以確保系統的穩定性和可擴展性。
• 在調用 AI 服務時，請遵守相應的 API 使用政策和限制。
• 定期更新依賴項，確保項目的安全性與兼容性。

📄 許可證

本項目遵循 MIT 許可證。請查閱 LICENSE 文件以獲取詳細信息。

通過以上步驟，您可以順利配置並運行 Azure 容器應用 AI MCP 項目。如有任何問題或建議，請隨時聯繫項目維護人員。