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實務應用

實務應用是讓 Model Context Protocol (MCP) 的威力具體展現的階段。雖然理解 MCP 的理論與架構很重要，但真正的價值在於將這些概念應用於建構、測試及部署解決方案，以解決現實世界的問題。本章節將彌補概念知識與實作開發之間的落差，引導你完成基於 MCP 的應用程式開發流程。

無論你是在開發智慧助理、將 AI 整合進商業工作流程，或是打造自訂的資料處理工具，MCP 都提供了彈性的基礎。其語言無關的設計以及針對熱門程式語言的官方 SDK，使各種開發者都能輕鬆上手。透過這些 SDK，你可以快速原型設計、反覆迭代，並在不同平台與環境中擴展你的解決方案。

在接下來的章節中，你會看到實務範例、示範程式碼與部署策略，展示如何在 C#、Java、TypeScript、JavaScript 及 Python 中實作 MCP。你也將學習如何除錯與測試 MCP 伺服器、管理 API，並使用 Azure 將解決方案部署到雲端。這些實作資源旨在加速你的學習，幫助你自信地打造穩健且可投入生產的 MCP 應用。

概覽

本課程聚焦於 MCP 在多種程式語言中的實務應用。我們將探討如何使用 C#、Java、TypeScript、JavaScript 及 Python 的 MCP SDK，來建構穩健的應用程式、除錯與測試 MCP 伺服器，以及建立可重複使用的資源、提示與工具。

學習目標

完成本課程後，你將能夠：

  • 使用官方 SDK 在多種程式語言中實作 MCP 解決方案
  • 系統性地除錯與測試 MCP 伺服器
  • 建立並使用伺服器功能（資源、提示與工具）
  • 設計有效的 MCP 工作流程以處理複雜任務
  • 優化 MCP 實作以提升效能與可靠性

官方 SDK 資源

Model Context Protocol 提供多種語言的官方 SDK：

使用 MCP SDK

本節提供多種程式語言中實作 MCP 的實務範例。你可以在 samples 目錄中找到依語言分類的示範程式碼。

可用範例

此儲存庫包含以下語言的示範實作：

每個範例都展示該語言及生態系中 MCP 的核心概念與實作模式。

核心伺服器功能

MCP 伺服器可以實作以下任意組合的功能：

資源

資源提供使用者或 AI 模型所需的上下文與資料：

  • 文件庫
  • 知識庫
  • 結構化資料來源
  • 檔案系統

提示

提示是為使用者設計的模板訊息與工作流程：

  • 預先定義的對話模板
  • 引導式互動模式
  • 專門的對話結構

工具

工具是供 AI 模型執行的功能：

  • 資料處理工具
  • 外部 API 整合
  • 計算能力
  • 搜尋功能

範例實作：C#

官方 C# SDK 儲存庫包含多個示範實作，展示 MCP 的不同面向：

  • 基礎 MCP 用戶端：簡單範例示範如何建立 MCP 用戶端並呼叫工具
  • 基礎 MCP 伺服器：最小化伺服器實作，包含基本工具註冊
  • 進階 MCP 伺服器：完整功能伺服器，含工具註冊、驗證與錯誤處理
  • ASP.NET 整合：示範如何與 ASP.NET Core 整合
  • 工具實作模式：多種工具實作模式，涵蓋不同複雜度

MCP C# SDK 目前為預覽版，API 可能會變動。我們將持續更新此部落格以反映 SDK 的演進。

主要功能

完整的 C# 實作範例，請參考官方 C# SDK 範例儲存庫

範例實作：Java 實作

Java SDK 提供企業級功能的強大 MCP 實作選項。

主要功能

  • Spring Framework 整合
  • 強型別安全
  • 支援反應式程式設計
  • 完善的錯誤處理

完整的 Java 實作範例，請參考 samples 目錄中的 Java 範例。

範例實作：JavaScript 實作

JavaScript SDK 提供輕量且彈性的 MCP 實作方式。

主要功能

  • 支援 Node.js 與瀏覽器
  • 基於 Promise 的 API
  • 易於與 Express 及其他框架整合
  • 支援 WebSocket 串流

完整的 JavaScript 實作範例，請參考 samples 目錄中的 JavaScript 範例。

範例實作：Python 實作

Python SDK 提供符合 Python 風格的 MCP 實作，並與主流機器學習框架整合良好。

主要功能

  • 支援 asyncio 的 async/await
  • FastAPI 整合
  • 簡易的工具註冊
  • 原生整合熱門機器學習函式庫

完整的 Python 實作範例，請參考 samples 目錄中的 Python 範例。

API 管理

Azure API Management 是保護 MCP 伺服器的絕佳方案。其概念是在 MCP 伺服器前端放置 Azure API Management 實例，讓它處理你可能需要的功能，例如：

  • 流量限制
  • 令牌管理
  • 監控
  • 負載平衡
  • 安全性

Azure 範例

這裡有一個 Azure 範例，正是實現上述功能，也就是建立 MCP 伺服器並用 Azure API Management 保護它。

下圖展示了授權流程：

APIM-MCP

在上述圖片中，發生了以下流程：

  • 使用 Microsoft Entra 進行身份驗證與授權。
  • Azure API Management 作為閘道，並使用政策來導向與管理流量。
  • Azure Monitor 記錄所有請求以供後續分析。

授權流程

讓我們更詳細地看看授權流程：

Sequence Diagram

MCP 授權規範

深入了解 MCP 授權規範

將遠端 MCP 伺服器部署到 Azure

讓我們試著部署前面提到的範例：

  1. 複製儲存庫

    git clone https://github.com/Azure-Samples/remote-mcp-apim-functions-python.git
cd remote-mcp-apim-functions-python

  2. 註冊 Microsoft.App 資源提供者。

    • 如果你使用 Azure CLI，執行 az provider register --namespace Microsoft.App --wait。
    • 如果你使用 Azure PowerShell，執行 Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App。稍後執行 (Get-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App).RegistrationState 以確認註冊是否完成。

  3. 執行此 azd 指令，佈建 API 管理服務、函式應用（含程式碼）及所有其他所需的 Azure 資源

    azd up

    此指令應會在 Azure 上部署所有雲端資源

使用 MCP Inspector 測試你的伺服器

  1. 在新終端機視窗中，安裝並執行 MCP Inspector

    npx @modelcontextprotocol/inspector

    你應該會看到類似以下的介面：

    Connect to Node inspector

  2. 按住 CTRL 點擊，從應用程式顯示的 URL（例如 http://127.0.0.1:6274/#resources）載入 MCP Inspector 網頁應用

  3. 將傳輸類型設定為 SSE

  4. 將 URL 設為你執行中 API 管理 SSE 端點（azd up 執行後顯示的），然後連線：

    https://<apim-servicename-from-azd-output>.azure-api.net/mcp/sse

  5. 列出工具。點擊某個工具並執行工具。

如果所有步驟都成功，你現在應該已連接到 MCP 伺服器，並能呼叫工具。

Azure 的 MCP 伺服器

Remote-mcp-functions：這組儲存庫是使用 Azure Functions 以 Python、C# .NET 或 Node/TypeScript 快速建立與部署自訂遠端 MCP（Model Context Protocol）伺服器的範本。

這些範例提供完整解決方案，讓開發者能夠：

  • 本地建置與執行：在本機開發與除錯 MCP 伺服器
  • 部署到 Azure：使用簡單的 azd up 指令輕鬆部署到雲端
  • 從用戶端連接：支援從多種用戶端連接 MCP 伺服器，包括 VS Code 的 Copilot 代理模式與 MCP Inspector 工具

主要功能：

  • 以安全設計為核心：MCP 伺服器透過金鑰與 HTTPS 保護
  • 驗證選項：支援使用內建驗證及/或 API Management 的 OAuth
  • 網路隔離：支援使用 Azure 虛擬網路 (VNET) 進行網路隔離
  • 無伺服器架構：利用 Azure Functions 實現可擴展的事件驅動執行
  • 本地開發：完整的本地開發與除錯支援
  • 簡易部署：流暢的 Azure 部署流程

儲存庫包含所有必要的設定檔、原始碼與基礎架構定義，讓你能快速開始生產就緒的 MCP 伺服器實作。

重要重點

  • MCP SDK 提供針對各語言的工具，協助實作穩健的 MCP 解決方案
  • 除錯與測試流程對可靠的 MCP 應用至關重要
  • 可重複使用的提示模板能確保 AI 互動的一致性
  • 良好設計的工作流程能協調多個工具完成複雜任務
  • 實作 MCP 解決方案時需考量安全性、效能與錯誤處理

練習

設計一個實務 MCP 工作流程，解決你領域中的真實問題：

  1. 確認 3-4 個對解決此問題有幫助的工具
  2. 繪製工作流程圖，展示這些工具如何互動
  3. 使用你偏好的語言實作其中一個工具的基礎版本
  4. 建立一個提示模板，幫助模型有效使用你的工具

其他資源

下一章節：進階主題

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