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實務應用

實務應用是 Model Context Protocol (MCP) 力量具體展現的地方。理解 MCP 的理論與架構固然重要，但真正的價值在於將這些概念運用到構建、測試及部署能解決實際問題的解決方案中。本章將架起概念知識與實際開發之間的橋樑，引導你如何將基於 MCP 的應用落實於實務。

無論你是在開發智慧助理、將 AI 整合進商業工作流程，或打造客製化資料處理工具，MCP 都提供了彈性的基礎架構。其語言無關的設計及針對主流程式語言的官方 SDK，使得各類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、迭代開發，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，你將看到實際範例、示範程式碼與部署策略，展示如何在 C#、Java、TypeScript、JavaScript 和 Python 中實作 MCP。你還會學習如何除錯與測試 MCP 伺服器、管理 API，並利用 Azure 將解決方案部署至雲端。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。

概述

本課程聚焦於 MCP 在多種程式語言中的實務實作面向。我們將探討如何使用 C#、Java、TypeScript、JavaScript 和 Python 的 MCP SDK，來建構穩健的應用、除錯與測試 MCP 伺服器，以及創建可重用的資源、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
  • 系統化地除錯與測試 MCP 伺服器
  • 創建並使用伺服器功能（資源、提示與工具）
  • 設計有效的 MCP 工作流程來處理複雜任務
  • 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

本節提供跨多種程式語言實作 MCP 的實務範例。你可以在 samples 目錄中找到依語言分類的範例程式碼。

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 的關鍵概念與實作模式。

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化訊息與工作流程：

  • 預先定義的對話模板
  • 引導式互動模式
  • 專門化的對話結構

工具

工具是 AI 模型可執行的函式：

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

範例實作：C#

官方 C# SDK 倉庫包含多個範例，展示 MCP 的不同面向：

  • 基礎 MCP 客戶端：簡單示範如何建立 MCP 客戶端並呼叫工具
  • 基礎 MCP 伺服器：最小化伺服器實作，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、身份驗證及錯誤處理
  • ASP.NET 整合：示範與 ASP.NET Core 整合的範例
  • 工具實作模式：展示不同複雜度工具的實作模式

MCP C# SDK 目前仍在預覽階段，API 可能會變動。我們將隨著 SDK 的演進持續更新本部落格。

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 提供企業級功能的強大 MCP 實作選項。

主要功能

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

完整 Java 實作範例，請參閱 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
  • 容易與 Express 及其他框架整合
  • 支援 WebSocket 流式傳輸

完整 JavaScript 實作範例，請參閱 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，並與多種機器學習框架緊密整合。

主要功能

  • 支援 asyncio 的 async/await
  • 整合 Flask 與 FastAPI
  • 簡單的工具註冊機制
  • 與熱門機器學習函式庫的原生整合

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

API 管理

Azure API Management 是保障 MCP 伺服器安全的好方法。其概念是在你的 MCP 伺服器前端放置 Azure API Management 實例，並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

以下是一個 Azure 範例，正是展示如何建立 MCP 伺服器並使用 Azure API Management 進行保護。

下圖展示了授權流程：

APIM-MCP

如圖所示，流程包含：

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

授權流程

讓我們更詳細看看授權流程：

Sequence Diagram

MCP 授權規範

了解更多關於 MCP 授權規範

將遠端 MCP 伺服器部署至 Azure

讓我們嘗試部署前面提到的範例：

  1. 克隆倉庫

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

  2. 註冊 Microsoft.App

    ` 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

    過一段時間後使用 (Get-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.App).RegistrationState 確認註冊是否完成。

  3. 執行此 azd 指令來佈建 API 管理服務、含程式碼的 Function App 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. 在新終端視窗中，安裝並執行 MCP Inspector

    npx @modelcontextprotocol/inspector

    你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。點選工具並執行工具。

若所有步驟順利完成，你現在應該已成功連線至 MCP 伺服器，並呼叫了工具。

Azure 專用 MCP 伺服器

Remote-mcp-functions：此系列倉庫是使用 Azure Functions 以 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。

範例提供完整解決方案，允許開發者：

  • 本地建置與執行：在本機開發與除錯 MCP 伺服器
  • 部署至 Azure：透過簡單的 azd up 指令輕鬆部署到雲端
  • 從客戶端連線：可從多種客戶端連接 MCP 伺服器，包括 VS Code 的 Copilot 代理模式及 MCP Inspector 工具

主要功能：

  • 以安全為設計核心：MCP 伺服器透過金鑰與 HTTPS 保護
  • 身份驗證選項：支援內建認證及/或 API 管理的 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 實現可擴展且事件驅動的執行
  • 本地開發：完整的本地開發與除錯支援
  • 簡易部署：簡化的 Azure 部署流程

此倉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。

重要重點整理

  • MCP SDK 提供針對特定語言的工具，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
  • 可重用的提示模板有助於保持 AI 互動的一致性
  • 精心設計的工作流程可協調多個工具執行複雜任務
  • 實作 MCP 解決方案時需考慮安全性、效能及錯誤處理

練習

設計一個針對你領域中實際問題的 MCP 工作流程：

  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. 使用你偏好的程式語言實作其中一個工具的基本版本
  4. 創建一個提示模板，幫助模型有效使用你的工具

其他資源

下一章： 進階主題

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