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實際應用

如何使用真實工具和工作流程構建、測試和部署 MCP 應用程式

（點擊上方圖片觀看本課程的影片）

實際應用是讓模型上下文協議（MCP）發揮實際價值的地方。雖然理解 MCP 的理論和架構很重要，但真正的價值在於將這些概念應用於構建、測試和部署能解決現實問題的解決方案。本章節將理論知識與實際開發連結起來，引導您完成將基於 MCP 的應用程式付諸實現的過程。

無論您是開發智能助手、將 AI 整合到業務工作流程中，還是構建用於數據處理的自定義工具，MCP 都提供了一個靈活的基礎。其語言無關的設計以及針對主流程式語言的官方 SDK，使得 MCP 對廣大開發者來說都易於上手。通過利用這些 SDK，您可以快速原型化、迭代並在不同平台和環境中擴展您的解決方案。

在接下來的章節中，您將看到實際範例、範例程式碼以及部署策略，這些內容展示了如何在 C#、Java（使用 Spring）、TypeScript、JavaScript 和 Python 中實現 MCP。您還將學習如何調試和測試 MCP 伺服器、管理 API，以及使用 Azure 將解決方案部署到雲端。這些實用資源旨在加速您的學習，幫助您自信地構建穩健的、可投入生產的 MCP 應用程式。

概覽

本課程專注於多種程式語言中 MCP 實現的實際層面。我們將探討如何使用 MCP SDK（包括 C#、Java（使用 Spring）、TypeScript、JavaScript 和 Python）來構建穩健的應用程式，調試和測試 MCP 伺服器，以及創建可重用的資源、提示和工具。

學習目標

完成本課程後，您將能夠：

  • 使用官方 SDK 在多種程式語言中實現 MCP 解決方案
  • 系統性地調試和測試 MCP 伺服器
  • 創建並使用伺服器功能（資源、提示和工具）
  • 為複雜任務設計有效的 MCP 工作流程
  • 優化 MCP 實現以提升性能和可靠性

官方 SDK 資源

模型上下文協議提供了多種語言的官方 SDK：

使用 MCP SDK

本節提供了在多種程式語言中實現 MCP 的實際範例。您可以在 samples 目錄中找到按語言組織的範例程式碼。

可用範例

此存儲庫包含以下語言的範例實現：

每個範例展示了該特定語言和生態系統中的關鍵 MCP 概念和實現模式。

核心伺服器功能

MCP 伺服器可以實現以下功能的任意組合：

資源

資源為使用者或 AI 模型提供上下文和數據：

  • 文件庫
  • 知識庫
  • 結構化數據來源
  • 檔案系統

提示

提示是為使用者設計的模板化消息和工作流程：

  • 預定義的對話模板
  • 引導式交互模式
  • 專門化的對話結構

工具

工具是 AI 模型可執行的功能：

  • 數據處理工具
  • 外部 API 整合
  • 計算能力
  • 搜索功能

範例實現：C# 實現

官方 C# SDK 存儲庫包含多個範例實現，展示了 MCP 的不同方面：

  • 基本 MCP 客戶端：展示如何創建 MCP 客戶端並調用工具的簡單範例
  • 基本 MCP 伺服器：具有基本工具註冊的最小伺服器實現
  • 高級 MCP 伺服器：功能齊全的伺服器，包含工具註冊、身份驗證和錯誤處理
  • ASP.NET 整合：展示與 ASP.NET Core 整合的範例
  • 工具實現模式：展示不同複雜度工具實現的多種模式

C# MCP SDK 處於預覽階段，API 可能會有所變動。我們將隨著 SDK 的發展持續更新此博客。

關鍵功能

完整的 C# 實現範例，請訪問 官方 C# SDK 範例存儲庫

範例實現：Java with Spring 實現

Java with Spring SDK 提供了具有企業級功能的穩健 MCP 實現選項。

關鍵功能

  • 與 Spring Framework 整合
  • 強類型安全性
  • 支援反應式編程
  • 全面的錯誤處理

完整的 Java with Spring 實現範例，請參見範例目錄中的 Java with Spring 範例。

範例實現：JavaScript 實現

JavaScript SDK 提供了一種輕量且靈活的 MCP 實現方式。

關鍵功能

  • 支援 Node.js 和瀏覽器
  • 基於 Promise 的 API
  • 易於與 Express 和其他框架整合
  • 支援 WebSocket 流式傳輸

完整的 JavaScript 實現範例，請參見範例目錄中的 JavaScript 範例。

範例實現：Python 實現

Python SDK 提供了一種符合 Python 習慣的 MCP 實現方式，並與主流機器學習框架有良好整合。

關鍵功能

  • 使用 asyncio 支援 Async/await
  • 與 FastAPI 整合
  • 簡單的工具註冊
  • 與流行的機器學習庫原生整合

完整的 Python 實現範例，請參見範例目錄中的 Python 範例。

API 管理

Azure API 管理是保護 MCP 伺服器的絕佳解決方案。其核心思想是將 Azure API 管理實例置於 MCP 伺服器之前，並讓其處理您可能需要的功能，例如：

  • 限流
  • 令牌管理
  • 監控
  • 負載均衡
  • 安全性

Azure 範例

這是一個 Azure 範例，展示了如何創建 MCP 伺服器並使用 Azure API 管理進行保護。

以下圖片展示了授權流程的運作方式：

APIM-MCP

在上述圖片中，發生了以下過程：

  • 使用 Microsoft Entra 進行身份驗證/授權。
  • Azure API 管理作為網關，使用策略來引導和管理流量。
  • Azure Monitor 記錄所有請求以供進一步分析。

授權流程

以下是授權流程的詳細說明：

序列圖

MCP 授權規範

了解更多關於 MCP 授權規範 的內容。

將遠端 MCP 伺服器部署到 Azure

以下是如何部署前述範例的步驟：

  1. 克隆存儲庫

    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。

    • 如果您使用 Azure CLI，執行 az provider register --namespace Microsoft.App --wait。
    • 如果您使用 Azure PowerShell，執行 Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App。稍後執行 (Get-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App).RegistrationState 檢查註冊是否完成。

  3. 執行此 azd 命令以配置 API 管理服務、函數應用（包含程式碼）以及所有其他所需的 Azure 資源

    azd up

    此命令應該會將所有雲端資源部署到 Azure。

使用 MCP Inspector 測試您的伺服器

  1. 在 新終端視窗 中，安裝並運行 MCP Inspector

    npx @modelcontextprotocol/inspector

    您應該會看到類似以下的介面：

    連接到 Node Inspector

  2. 按住 CTRL 點擊應用程式顯示的 URL（例如 http://127.0.0.1:6274/#resources）以加載 MCP Inspector Web 應用程式。

  3. 將傳輸類型設置為 SSE。

  4. 將 URL 設置為 azd up 後顯示的 API 管理 SSE 端點，然後點擊 Connect：

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

  5. 列出工具。點擊一個工具並選擇 Run Tool。

如果所有步驟都成功，您現在應該已連接到 MCP 伺服器，並能夠調用工具。

Azure 的 MCP 伺服器

Remote-mcp-functions：這組存儲庫是使用 Azure Functions 構建和部署自定義遠端 MCP（模型上下文協議）伺服器的快速入門模板，支持 Python、C# .NET 或 Node/TypeScript。

這些範例提供了一個完整的解決方案，允許開發者：

  • 本地構建和運行：在本地機器上開發和調試 MCP 伺服器
  • 部署到 Azure：通過簡單的 azd up 命令輕鬆部署到雲端
  • 從客戶端連接：從包括 VS Code 的 Copilot agent 模式和 MCP Inspector 工具在內的多種客戶端連接到 MCP 伺服器

關鍵功能

  • 設計即安全：MCP 伺服器使用密鑰和 HTTPS 進行保護
  • 身份驗證選項：支持使用內建身份驗證和/或 API 管理的 OAuth
  • 網路隔離：允許使用 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：全面的本地開發和調試支持
  • 簡化部署：簡化的 Azure 部署流程

該存儲庫包含所有必要的配置文件、源代碼和基礎設施定義，幫助您快速開始生產就緒的 MCP 伺服器實現。

關鍵要點

  • MCP SDK 提供了語言專屬的工具來實現穩健的 MCP 解決方案
  • 調試和測試過程對於可靠的 MCP 應用程式至關重要
  • 可重用的提示模板能夠實現一致的 AI 交互
  • 精心設計的工作流程可以使用多個工具協調複雜任務
  • 實現 MCP 解決方案需要考慮安全性、性能和錯誤處理

練習

設計一個解決您所在領域實際問題的 MCP 工作流程：

  1. 確定 3-4 個對解決該問題有用的工具
  2. 創建一個工作流程圖，展示這些工具如何交互
  3. 使用您偏好的語言實現其中一個工具的基本版本
  4. 創建一個提示模板，幫助模型有效地使用您的工具

其他資源

下一步：進階主題

免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。