企业集成
在企业环境中构建 MCP 服务器时，通常需要与现有的 AI 平台和服务集成。本节介绍如何将 MCP 与 Azure OpenAI 和 Microsoft AI Foundry 等企业系统集成，以实现高级 AI 功能和工具编排。
介绍
在本课中，您将学习如何将模型上下文协议 (MCP) 与企业 AI 系统集成，重点介绍 Azure OpenAI 和 Microsoft AI Foundry。这些集成使您能够利用强大的 AI 模型和工具，同时保持 MCP 的灵活性和可扩展性。
学习目标
学完本课后，您将能够：
- 将 MCP 与 Azure OpenAI 集成以利用其 AI 功能。
- 使用 Azure OpenAI 实现 MCP 工具编排。
- 将 MCP 与 Microsoft AI Foundry 相结合，实现高级 AI 代理功能。
- 利用 Azure 机器学习 (ML) 执行 ML 管道并将模型注册为 MCP 工具。
Azure OpenAI 集成
Azure OpenAI 提供对 GPT-4 等强大 AI 模型的访问。将 MCP 与 Azure OpenAI 集成，您可以利用这些模型，同时保持 MCP 工具编排的灵活性。
csharp
在此代码片段中，我们演示了如何使用 Azure OpenAI SDK 将 MCP 与 Azure OpenAI 集成。
// .NET Azure OpenAI Integration
using Microsoft.Mcp.Client;
using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using System.Threading.Tasks;
namespace EnterpriseIntegration
{
public class AzureOpenAiMcpClient
{
private readonly string _endpoint;
private readonly string _apiKey;
private readonly string _deploymentName;
public AzureOpenAiMcpClient(IConfiguration config)
{
_endpoint = config["AzureOpenAI:Endpoint"];
_apiKey = config["AzureOpenAI:ApiKey"];
_deploymentName = config["AzureOpenAI:DeploymentName"];
}
public async Task<string> GetCompletionWithToolsAsync(string prompt, params string[] allowedTools)
{
// Create OpenAI client
var client = new OpenAIClient(new Uri(_endpoint), new AzureKeyCredential(_apiKey));
// Create completion options with tools
var completionOptions = new ChatCompletionsOptions
{
DeploymentName = _deploymentName,
Messages = { new ChatMessage(ChatRole.User, prompt) },
Temperature = 0.7f,
MaxTokens = 800
};
// Add tool definitions
foreach (var tool in allowedTools)
{
completionOptions.Tools.Add(new ChatCompletionsFunctionToolDefinition
{
Name = tool,
// In a real implementation, you'd add the tool schema here
});
}
// Get completion response
var response = await client.GetChatCompletionsAsync(completionOptions);
// Handle tool calls in the response
foreach (var toolCall in response.Value.Choices[0].Message.ToolCalls)
{
// Implementation to handle Azure OpenAI tool calls with MCP
// ...
}
return response.Value.Choices[0].Message.Content;
}
}
}在上面的代码中我们：
- 使用端点、部署名称和 API 密钥配置 Azure OpenAI 客户端。
GetCompletionWithToolsAsync创建了一种利用工具支持来获取完成结果的方法。- 处理响应中的工具调用。
我们鼓励您根据特定的 MCP 服务器设置来实现实际的工具处理逻辑。
Microsoft AI Foundry 集成
Azure AI Foundry 提供了一个用于构建和部署 AI 代理的平台。将 MCP 与 AI Foundry 集成，可让您充分利用其功能，同时保持 MCP 的灵活性。
在下面的代码中，我们开发了一个代理集成，它使用 MCP 处理请求并处理工具调用。
Java
// Java AI Foundry Agent Integration
package com.example.mcp.enterprise;
import com.microsoft.aifoundry.AgentClient;
import com.microsoft.aifoundry.AgentToolResponse;
import com.microsoft.aifoundry.models.AgentRequest;
import com.microsoft.aifoundry.models.AgentResponse;
import com.mcp.client.McpClient;
import com.mcp.tools.ToolRequest;
import com.mcp.tools.ToolResponse;
public class AIFoundryMcpBridge {
private final AgentClient agentClient;
private final McpClient mcpClient;
public AIFoundryMcpBridge(String aiFoundryEndpoint, String mcpServerUrl) {
this.agentClient = new AgentClient(aiFoundryEndpoint);
this.mcpClient = new McpClient.Builder()
.setServerUrl(mcpServerUrl)
.build();
}
public AgentResponse processAgentRequest(AgentRequest request) {
// Process the AI Foundry Agent request
AgentResponse initialResponse = agentClient.processRequest(request);
// Check if the agent requested to use tools
if (initialResponse.getToolCalls() != null && !initialResponse.getToolCalls().isEmpty()) {
// For each tool call, route it to the appropriate MCP tool
for (AgentToolCall toolCall : initialResponse.getToolCalls()) {
String toolName = toolCall.getName();
Map<String, Object> parameters = toolCall.getArguments();
// Execute the tool using MCP
ToolResponse mcpResponse = mcpClient.executeTool(toolName, parameters);
// Create tool response for AI Foundry
AgentToolResponse toolResponse = new AgentToolResponse(
toolCall.getId(),
mcpResponse.getResult()
);
// Submit tool response back to the agent
initialResponse = agentClient.submitToolResponse(
request.getConversationId(),
toolResponse
);
}
}
return initialResponse;
}
}在上面的代码中，我们：
- 创建了一个
AIFoundryMcpBridge与 AI Foundry 和 MCP 集成的类。 - 实现了一种
processAgentRequest处理 AI Foundry 代理请求的方法。 - 通过 MCP 客户端执行工具调用并将结果提交回 AI Foundry 代理来处理工具调用。
将 MCP 与 Azure ML 集成
将 MCP 与 Azure 机器学习 (ML) 集成，可让你利用 Azure 强大的 ML 功能，同时保持 MCP 的灵活性。此集成可用于执行 ML 管道、将模型注册为工具以及管理计算资源。
Python
# Python Azure AI Integration
from mcp_client import McpClient
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.ml.entities import Environment, AmlCompute
import os
import asyncio
class EnterpriseAiIntegration:
def __init__(self, mcp_server_url, subscription_id, resource_group, workspace_name):
# Set up MCP client
self.mcp_client = McpClient(server_url=mcp_server_url)
# Set up Azure ML client
self.credential = DefaultAzureCredential()
self.ml_client = MLClient(
self.credential,
subscription_id,
resource_group,
workspace_name
)
async def execute_ml_pipeline(self, pipeline_name, input_data):
"""Executes an ML pipeline in Azure ML"""
# First process the input data using MCP tools
processed_data = await self.mcp_client.execute_tool(
"dataPreprocessor",
{
"data": input_data,
"operations": ["normalize", "clean", "transform"]
}
)
# Submit the pipeline to Azure ML
pipeline_job = self.ml_client.jobs.create_or_update(
entity={
"name": pipeline_name,
"display_name": f"MCP-triggered {pipeline_name}",
"experiment_name": "mcp-integration",
"inputs": {
"processed_data": processed_data.result
}
}
)
# Return job information
return {
"job_id": pipeline_job.id,
"status": pipeline_job.status,
"creation_time": pipeline_job.creation_context.created_at
}
async def register_ml_model_as_tool(self, model_name, model_version="latest"):
"""Registers an Azure ML model as an MCP tool"""
# Get model details
if model_version == "latest":
model = self.ml_client.models.get(name=model_name, label="latest")
else:
model = self.ml_client.models.get(name=model_name, version=model_version)
# Create deployment environment
env = Environment(
name="mcp-model-env",
conda_file="./environments/inference-env.yml"
)
# Set up compute
compute = self.ml_client.compute.get("mcp-inference")
# Deploy model as online endpoint
deployment = self.ml_client.online_deployments.create_or_update(
endpoint_name=f"mcp-{model_name}",
deployment={
"name": f"mcp-{model_name}-deployment",
"model": model.id,
"environment": env,
"compute": compute,
"scale_settings": {
"scale_type": "auto",
"min_instances": 1,
"max_instances": 3
}
}
)
# Create MCP tool schema based on model schema
tool_schema = {
"type": "object",
"properties": {},
"required": []
}
# Add input properties based on model schema
for input_name, input_spec in model.signature.inputs.items():
tool_schema["properties"][input_name] = {
"type": self._map_ml_type_to_json_type(input_spec.type)
}
tool_schema["required"].append(input_name)
# Register as MCP tool
# In a real implementation, you would create a tool that calls the endpoint
return {
"model_name": model_name,
"model_version": model.version,
"endpoint": deployment.endpoint_uri,
"tool_schema": tool_schema
}
def _map_ml_type_to_json_type(self, ml_type):
"""Maps ML data types to JSON schema types"""
mapping = {
"float": "number",
"int": "integer",
"bool": "boolean",
"str": "string",
"object": "object",
"array": "array"
}
return mapping.get(ml_type, "string")在上面的代码中，我们：
- 创建了一个
EnterpriseAiIntegration将 MCP 与 Azure ML 集成的类。 - 实现了一种
execute_ml_pipeline使用 MCP 工具处理输入数据并向 Azure ML 提交 ML 管道的方法。 - 实现了
register_ml_model_as_tool将 Azure ML 模型注册为 MCP 工具的方法，包括创建必要的部署环境和计算资源。 - 将 Azure ML 数据类型映射到 JSON 架构类型以进行工具注册。
- 使用异步编程来处理可能长时间运行的操作，如 ML 管道执行和模型注册。