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Praktische Umsetzung

Wie man MCP-Apps mit echten Tools und Workflows erstellt, testet und bereitstellt

(Klicken Sie auf das Bild oben, um das Video zu dieser Lektion anzusehen)

Die praktische Umsetzung ist der Punkt, an dem die Stärke des Model Context Protocol (MCP) greifbar wird. Während das Verständnis der Theorie und Architektur hinter MCP wichtig ist, zeigt sich der wahre Wert, wenn Sie diese Konzepte anwenden, um Lösungen zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen, die reale Probleme lösen. Dieses Kapitel schlägt die Brücke zwischen konzeptionellem Wissen und praktischer Entwicklung und führt Sie durch den Prozess, MCP-basierte Anwendungen zum Leben zu erwecken.

Egal, ob Sie intelligente Assistenten entwickeln, KI in Geschäftsabläufe integrieren oder maßgeschneiderte Tools für die Datenverarbeitung erstellen – MCP bietet eine flexible Grundlage. Sein sprachunabhängiges Design und die offiziellen SDKs für gängige Programmiersprachen machen es für eine breite Entwicklerbasis zugänglich. Mit diesen SDKs können Sie schnell Prototypen erstellen, iterieren und Ihre Lösungen über verschiedene Plattformen und Umgebungen skalieren.

In den folgenden Abschnitten finden Sie praktische Beispiele, Beispielcode und Bereitstellungsstrategien, die zeigen, wie MCP in C#, Java mit Spring, TypeScript, JavaScript und Python implementiert werden kann. Sie lernen außerdem, wie Sie MCP-Server debuggen und testen, APIs verwalten und Lösungen in der Cloud mit Azure bereitstellen. Diese praxisnahen Ressourcen sollen Ihr Lernen beschleunigen und Ihnen helfen, robuste, produktionsreife MCP-Anwendungen sicher zu entwickeln.

Überblick

Diese Lektion konzentriert sich auf die praktischen Aspekte der MCP-Implementierung in mehreren Programmiersprachen. Wir werden untersuchen, wie MCP-SDKs in C#, Java mit Spring, TypeScript, JavaScript und Python verwendet werden können, um robuste Anwendungen zu erstellen, MCP-Server zu debuggen und zu testen sowie wiederverwendbare Ressourcen, Prompts und Tools zu erstellen.

Lernziele

Am Ende dieser Lektion werden Sie in der Lage sein:

  • MCP-Lösungen mithilfe offizieller SDKs in verschiedenen Programmiersprachen zu implementieren
  • MCP-Server systematisch zu debuggen und zu testen
  • Serverfunktionen (Ressourcen, Prompts und Tools) zu erstellen und zu nutzen
  • Effektive MCP-Workflows für komplexe Aufgaben zu entwerfen
  • MCP-Implementierungen hinsichtlich Leistung und Zuverlässigkeit zu optimieren

Offizielle SDK-Ressourcen

Das Model Context Protocol bietet offizielle SDKs für mehrere Sprachen:

Arbeiten mit MCP-SDKs

Dieser Abschnitt bietet praktische Beispiele für die Implementierung von MCP in mehreren Programmiersprachen. Beispielcode finden Sie im samples-Verzeichnis, das nach Sprache organisiert ist.

Verfügbare Beispiele

Das Repository enthält Beispielimplementierungen in den folgenden Sprachen:

Jedes Beispiel zeigt wichtige MCP-Konzepte und Implementierungsmuster für die jeweilige Sprache und Umgebung.

Kernfunktionen des Servers

MCP-Server können beliebige Kombinationen der folgenden Funktionen implementieren:

Ressourcen

Ressourcen stellen Kontext und Daten für den Benutzer oder das KI-Modell bereit:

  • Dokumenten-Repositories
  • Wissensdatenbanken
  • Strukturierte Datenquellen
  • Dateisysteme

Prompts

Prompts sind vorgefertigte Nachrichten und Workflows für Benutzer:

  • Vordefinierte Gesprächsvorlagen
  • Geführte Interaktionsmuster
  • Spezialisierte Dialogstrukturen

Tools

Tools sind Funktionen, die das KI-Modell ausführen kann:

  • Datenverarbeitungswerkzeuge
  • Integration externer APIs
  • Rechnerische Fähigkeiten
  • Suchfunktionen

Beispielimplementierungen: C#-Implementierung

Das offizielle C#-SDK-Repository enthält mehrere Beispielimplementierungen, die verschiedene Aspekte von MCP demonstrieren:

  • Einfacher MCP-Client: Einfaches Beispiel, das zeigt, wie ein MCP-Client erstellt und Tools aufgerufen werden
  • Einfacher MCP-Server: Minimaler Server mit grundlegender Tool-Registrierung
  • Erweiterter MCP-Server: Voll ausgestatteter Server mit Tool-Registrierung, Authentifizierung und Fehlerbehandlung
  • ASP.NET-Integration: Beispiele zur Integration mit ASP.NET Core
  • Tool-Implementierungsmuster: Verschiedene Muster zur Implementierung von Tools mit unterschiedlicher Komplexität

Das MCP C# SDK befindet sich in der Vorschauphase, und APIs können sich ändern. Wir werden diesen Blog kontinuierlich aktualisieren, während sich das SDK weiterentwickelt.

Wichtige Funktionen

Für vollständige C#-Implementierungsbeispiele besuchen Sie das offizielle C#-SDK-Beispielrepository.

Beispielimplementierung: Java mit Spring

Das Java mit Spring SDK bietet robuste MCP-Implementierungsoptionen mit Funktionen auf Unternehmensniveau.

Wichtige Funktionen

  • Integration mit dem Spring Framework
  • Starke Typensicherheit
  • Unterstützung für reaktive Programmierung
  • Umfassende Fehlerbehandlung

Für ein vollständiges Java mit Spring-Implementierungsbeispiel siehe Java mit Spring-Beispiel im samples-Verzeichnis.

Beispielimplementierung: JavaScript

Das JavaScript SDK bietet einen leichten und flexiblen Ansatz zur MCP-Implementierung.

Wichtige Funktionen

  • Unterstützung für Node.js und Browser
  • Promise-basierte API
  • Einfache Integration mit Express und anderen Frameworks
  • WebSocket-Unterstützung für Streaming

Für ein vollständiges JavaScript-Implementierungsbeispiel siehe JavaScript-Beispiel im samples-Verzeichnis.

Beispielimplementierung: Python

Das Python SDK bietet einen Python-typischen Ansatz zur MCP-Implementierung mit hervorragender Integration in ML-Frameworks.

Wichtige Funktionen

  • Unterstützung für Async/Await mit asyncio
  • Integration mit FastAPI
  • Einfache Tool-Registrierung
  • Native Integration mit beliebten ML-Bibliotheken

Für ein vollständiges Python-Implementierungsbeispiel siehe Python-Beispiel im samples-Verzeichnis.

API-Verwaltung

Azure API Management ist eine großartige Lösung, um MCP-Server abzusichern. Die Idee ist, eine Azure API Management-Instanz vor Ihren MCP-Server zu setzen und Funktionen wie die folgenden zu übernehmen:

  • Ratenbegrenzung
  • Token-Verwaltung
  • Überwachung
  • Lastverteilung
  • Sicherheit

Azure-Beispiel

Hier ist ein Azure-Beispiel, das genau das tut, nämlich einen MCP-Server erstellen und mit Azure API Management absichern.

Sehen Sie sich den Autorisierungsablauf im folgenden Bild an:

APIM-MCP

Im obigen Bild geschieht Folgendes:

  • Authentifizierung/Autorisierung erfolgt über Microsoft Entra.
  • Azure API Management fungiert als Gateway und verwendet Richtlinien zur Steuerung und Verwaltung des Datenverkehrs.
  • Azure Monitor protokolliert alle Anfragen zur weiteren Analyse.

Autorisierungsablauf

Werfen wir einen genaueren Blick auf den Autorisierungsablauf:

Sequenzdiagramm

MCP-Autorisierungsspezifikation

Erfahren Sie mehr über die MCP-Autorisierungsspezifikation.

Remote-MCP-Server auf Azure bereitstellen

Sehen wir uns an, ob wir das zuvor erwähnte Beispiel bereitstellen können:

  1. Klonen Sie das Repository

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

  2. Registrieren Sie den Microsoft.App-Ressourcenanbieter.

    • Wenn Sie die Azure CLI verwenden, führen Sie az provider register --namespace Microsoft.App --wait aus.
    • Wenn Sie Azure PowerShell verwenden, führen Sie Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App aus. Führen Sie dann (Get-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App).RegistrationState nach einiger Zeit aus, um zu überprüfen, ob die Registrierung abgeschlossen ist.

  3. Führen Sie diesen azd-Befehl aus, um den API-Management-Dienst, die Funktions-App (mit Code) und alle anderen erforderlichen Azure-Ressourcen bereitzustellen:

    azd up

    Dieser Befehl sollte alle Cloud-Ressourcen auf Azure bereitstellen.

Testen Ihres Servers mit MCP Inspector

  1. Öffnen Sie ein neues Terminalfenster, installieren und starten Sie MCP Inspector:

    npx @modelcontextprotocol/inspector

    Sie sollten eine Oberfläche ähnlich der folgenden sehen:

    Mit Node Inspector verbinden

  2. Klicken Sie mit STRG auf die URL, die von der App angezeigt wird (z. B. http://127.0.0.1:6274/#resources), um die MCP Inspector-Webanwendung zu laden.

  3. Stellen Sie den Transporttyp auf SSE ein.

  4. Geben Sie die URL Ihres laufenden API Management SSE-Endpunkts ein, der nach azd up angezeigt wird, und klicken Sie auf Verbinden:

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

  5. Tools auflisten. Klicken Sie auf ein Tool und Tool ausführen.

Wenn alle Schritte erfolgreich waren, sollten Sie jetzt mit dem MCP-Server verbunden sein und ein Tool aufrufen können.

MCP-Server für Azure

Remote-mcp-functions: Diese Repository-Sammlung bietet eine Schnellstartvorlage zum Erstellen und Bereitstellen benutzerdefinierter Remote-MCP-Server (Model Context Protocol) mit Azure Functions in Python, C# .NET oder Node/TypeScript.

Die Beispiele bieten eine vollständige Lösung, die Entwicklern Folgendes ermöglicht:

  • Lokal entwickeln und ausführen: Entwickeln und debuggen Sie einen MCP-Server auf einem lokalen Rechner.
  • Bereitstellung in Azure: Einfaches Bereitstellen in der Cloud mit einem einfachen azd up-Befehl.
  • Verbindung von Clients: Verbindung zum MCP-Server von verschiedenen Clients, einschließlich des Copilot-Agent-Modus von VS Code und des MCP Inspector-Tools.

Wichtige Funktionen

  • Sicherheit von Anfang an: Der MCP-Server ist mit Schlüsseln und HTTPS abgesichert.
  • Authentifizierungsoptionen: Unterstützt OAuth mit integrierter Authentifizierung und/oder API Management.
  • Netzwerktrennung: Ermöglicht Netzwerktrennung mithilfe von Azure Virtual Networks (VNET).
  • Serverlose Architektur: Nutzt Azure Functions für skalierbare, ereignisgesteuerte Ausführung.
  • Lokale Entwicklung: Umfassende Unterstützung für lokale Entwicklung und Debugging.
  • Einfache Bereitstellung: Vereinfachter Bereitstellungsprozess für Azure.

Das Repository enthält alle notwendigen Konfigurationsdateien, Quellcodes und Infrastrukturdefinitionen, um schnell mit einer produktionsreifen MCP-Server-Implementierung zu starten.

Wichtige Erkenntnisse

  • MCP-SDKs bieten sprachspezifische Tools zur Implementierung robuster MCP-Lösungen.
  • Der Debugging- und Testprozess ist entscheidend für zuverlässige MCP-Anwendungen.
  • Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen ermöglichen konsistente KI-Interaktionen.
  • Gut gestaltete Workflows können komplexe Aufgaben mithilfe mehrerer Tools orchestrieren.
  • Die Implementierung von MCP-Lösungen erfordert Überlegungen zu Sicherheit, Leistung und Fehlerbehandlung.

Übung

Entwerfen Sie einen praktischen MCP-Workflow, der ein reales Problem in Ihrem Bereich löst:

  1. Identifizieren Sie 3-4 Tools, die zur Lösung dieses Problems nützlich wären.
  2. Erstellen Sie ein Workflow-Diagramm, das zeigt, wie diese Tools interagieren.
  3. Implementieren Sie eine grundlegende Version eines der Tools in Ihrer bevorzugten Sprache.
  4. Erstellen Sie eine Prompt-Vorlage, die dem Modell hilft, Ihr Tool effektiv zu nutzen.

Zusätzliche Ressourcen

Weiter: Erweiterte Themen

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