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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，但真正的價值在於你如何運用這些概念來建構、測試並部署解決現實問題的方案。本章將彌補概念知識與實作開發之間的鴻溝，帶領你完成基於 MCP 的應用程式實際落地的過程。

無論你是在開發智慧助理、將 AI 整合進商業流程，還是打造自訂的資料處理工具，MCP 都提供了彈性的基礎。它的語言無關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，你可以快速進行原型設計、迭代改進，並將方案擴展到不同平台與環境。

接下來的章節中，你會看到實務範例、示範程式碼以及部署策略，展示如何在 C#、Java、TypeScript、JavaScript 和 Python 中實作 MCP。你也會學到如何除錯與測試 MCP 伺服器、管理 API，以及使用 Azure 部署解決方案。這些實作資源旨在加速你的學習，讓你能自信地建構穩健且可投入生產的 MCP 應用。

概覽

本課程聚焦於多種程式語言中 MCP 的實務實作。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 於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 實作的效能與可靠性

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 目錄中依語言分類找到示範程式碼。

可用範例

此倉庫包含以下語言的範例實作：

每個範例都展示了該語言及生態系統中 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 模型可用的上下文與資料：

  • 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：

  • 預設對話模板
  • 引導式互動模式
  • 專門設計的對話結構

工具

工具是 AI 模型可執行的功能：

  • 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 倉庫包含多個示範不同 MCP 面向的範例：

  • 基礎 MCP 用戶端：簡單示範如何建立 MCP 用戶端並呼叫工具
  • 基礎 MCP 伺服器：基本工具註冊的最小伺服器實作
  • 進階 MCP 伺服器：具備工具註冊、認證與錯誤處理的完整伺服器
  • ASP.NET 整合：示範與 ASP.NET Core 整合的範例
  • 工具實作模式：不同複雜度的工具實作模式範例

MCP C# SDK 目前處於預覽階段，API 可能會變動。我們會持續更新本部落格以反映 SDK 的最新進展。

主要功能

完整的 C# 實作範例，請參考官方 C# SDK 範例倉庫

範例實作：Java 實作

Java SDK 提供企業級的強大 MCP 實作選項。

主要功能

  • Spring Framework 整合
  • 強型別安全
  • 支援反應式編程
  • 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 提供輕量且靈活的 MCP 實作方式。

主要功能

  • 支援 Node.js 與瀏覽器環境
  • 基於 Promise 的 API
  • 容易與 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 Python 風格的 MCP 實作，並與主流機器學習框架有良好整合。

主要功能

  • 支援 asyncio 的 async/await
  • 整合 Flask 與 FastAPI
  • 簡單的工具註冊機制
  • 原生整合流行的機器學習函式庫

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 是保障 MCP 伺服器安全的絕佳解決方案。其概念是將 Azure API Management 實例放在 MCP 伺服器前端，負責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，即建立 MCP 伺服器並用 Azure API Management 保障安全。

以下圖片展示了授權流程：

APIM-MCP

圖片中發生的流程包括：

  • 使用 Microsoft Entra 進行身份驗證與授權。
  • Azure API Management 作為閘道，並利用策略導向與管理流量。
  • 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

了解更多關於MCP 授權規範

部署遠端 MCP 伺服器到 Azure

讓我們嘗試部署前面提到的範例：

  1. 複製倉庫

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

  2. 註冊 Microsoft.App 提供者

    ` resource provider.

    • If you are using Azure CLI, run az provider register --namespace Microsoft.App --wait.
    • If you are using Azure PowerShell, run Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App. Then run `(Get-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App).RegistrationState

    等待一段時間後確認註冊是否完成。

  3. 執行此 azd 指令來佈署 API 管理服務、含程式碼的 Function App 以及其他所需 Azure 資源

    azd up

    此指令會在 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介面：

    Connect to Node inspector

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

  3. 將傳輸類型設定為 SSE

  4. Set the URL to your running API Management SSE endpoint displayed after azd up，並連線：

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

  5. 列出工具。點選一個工具並執行工具。

如果所有步驟順利完成，現在你應該已成功連接 MCP 伺服器，並能呼叫工具。

Azure 專用 MCP 伺服器

Remote-mcp-functions：這組倉庫是使用 Azure Functions 搭配 Python、C# .NET 或 Node/TypeScript 快速啟動並部署自訂遠端 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：

  • 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 指令輕鬆部署至雲端
  • 從用戶端連接：可從多種用戶端連接 MCP 伺服器，包括 VS Code 的 Copilot 代理模式與 MCP Inspector 工具

主要特色：

  • 安全設計：MCP 伺服器採用金鑰與 HTTPS 保護
  • 認證選項：支援內建 OAuth 認證及/或 API Management
  • 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、事件驅動的執行
  • 本地開發：完善的本地開發與除錯支援
  • 簡易部署：簡化的 Azure 部署流程

倉庫包含所有必要的設定檔、原始碼與基礎架構定義，讓你快速啟動生產級 MCP 伺服器實作。

主要重點整理

  • MCP SDK 提供針對各語言的工具，方便實作穩健的 MCP 解決方案
  • 除錯與測試流程對於可靠的 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可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，解決你所在領域的真實問題：

  1. 確認 3-4 個對解決此問題有幫助的工具
  2. 繪製一張工作流程圖，展示這些工具如何互動
  3. 使用你偏好的程式語言實作其中一個工具的基礎版本
  4. 建立一個提示模板，幫助模型有效利用你的工具

其他資源

下一章：進階主題

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