AI导哈

模型上下文协议服务器

MCP服务器是一个标准化协议，用于连接AI模型与不同数据源、提示和工具，提供资源、工具和提示以增强与大型或小型语言模型的通信。

  • by RobertEichenseer
  • C#
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 RobertEichenseer/AzureAI.MCP

使用说明

MCP服务器

概述

主控程序 是一种开放协议，规范了应用程序如何向LLM提供上下文，通常被称为“AI应用程序的USB-C端口”。MCP提供了一种标准化的方法，将AI模型连接到不同的数据源、提示和工具。

MCP（模型上下文协议）服务器为应用程序提供资源、工具和提示，使其能够增强与大型语言模型（LLM）或小型语言模型（SLM）的通信。应用程序启动MCP服务器（通常在其自己的安全上下文中），并通过标准I/O（stdio）与其通信

应用程序不限于单个MCP服务器；它可以同时启动多个MCP服务器并与之交互，每个服务器都提供不同的资源、工具和提示。虽然每个MCP客户端（由应用程序启动）与其相应的MCP服务器之间存在一一对应的关系，但应用程序可以管理多个这样的对。在给定的示例中，启动了三个MCP服务器，每个服务器都贡献了自己的上下文资产来增强模型交互。

工具：通常用于为应用程序提供功能（例如检索私人信息、执行特定任务等）。应用程序可以向LLM/SLM实例（具有函数调用功能）提供可用MCP服务器工具的列表，其中大多数SDK会自动将必要的函数或工具调用打包到MCP服务器。

资源：应用程序可以从MCP服务器请求的数据，例如地面LLM/SLM呼叫。该应用程序还可以订阅MCP资源以获得持续更新（如果有新信息可用）。MCP服务器执行必要的更新逻辑。

鼓励：MCP服务器可以为应用程序提供提示模板，以发送给LLM/SLM。

回购内容

该仓库包含一个简化的c#MCP服务器和一个c#控制台应用程序，该应用程序使用工具、资源和脚本来设置一个部署了gpt-4模型实例的Azure OpenAI实例：

文件夹 应用程序
./zh/SportApp 一个简化的c#控制台应用程序，使用来自的工具、提示和资源 SportKnowHow_McpServer
./src/SportKnowHow_McPServer 一个简化的c#Mcp服务器
./setup/setup.azcli 一个powershell Azure CLI脚本，用于使用部署的gpt-4实例设置必要的Azure OpenAI实例

演示应用程序

概述“SportsApp”

  • SportApp使用netsrun和stdio启动提供的MCP服务器

        //MCP Server: start parameter
    string command = "dotnet";
    string[] arguments = new string[] {
        "run",
        "--project",
        "./src/SportKnowHow_MCPServer/SportKnowHow_MCPServer.csproj"};

    //MCP Server: communication protocol
    StdioClientTransportOptions stdioClientTransportOptions = new StdioClientTransportOptions()
    {
        Name = "Sport Know How (MCP Server)",
        Command = command,
        Arguments = arguments,
    };
    StdioClientTransport stdioClientTransport = new StdioClientTransport(stdioClientTransportOptions);

    //Start MCP Server
    await using IMcpClient mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(stdioClientTransport);

  • 列出了MCP服务器提供的所有可用工具

  • id为的工具 RetrieveWinner 带参数 eventName' and eventDate已执行

        //List available tools
    IList<McpClientTool> mcpClientTools = await mcpClient.ListToolsAsync();
 
    //Manual tool call
    string toolName = "RetrieveWinner";
    Dictionary<string, object?> callParameter = new Dictionary<string, object?>
    {
        { "eventName", "Super Sports Champtionship" },
        { "eventDate", "2025-01-01"}
    };
    CallToolResponse callToolResponse = await mcpClient.CallToolAsync(toolName, callParameter);

  • MCP服务器工具通过以下方式提供给LLM/SLM完成调用 Microsoft.Extensions.AI。不需要拦截LLM/SLM功能工具请求，因为 chatClient.RetResponse() 负责根据LLM的请求调用MCP服务器工具，并将结果提供回LLM。

        //Use tools in chat completions
    ...
    string systemMessage = "You help with information around international sport events.";
    string userMessage = "Who won the Super Sports Championship 2025?";
    var chatMessages = new List<ChatMessage>
    {
        new ChatMessage (Microsoft.Extensions.AI.ChatRole.System, systemMessage),
        new ChatMessage (Microsoft.Extensions.AI.ChatRole.User, userMessage)
    };
    ChatResponse chatResponse = await chatClient.GetResponseAsync(
        chatMessages,
        new ChatOptions
        {
            Tools = mcpClientTools.ToArray()
        }
    );
    ...

  • 在MCP服务器中，列出了定义的提示和特定的提示(CreateMatchSummaryPrompt)请求参数。

        // List available prompts
    IList<McpClientPrompt> mcpClientPrompts = await mcpClient.ListPromptsAsync();
    
    // Retrieve specific prompt
    string promptName = "CreateMatchSummaryPrompt";
    Console.WriteLine($"Retrieve prompt: {promptName}");
    Dictionary<string, object?> promptParameter = new Dictionary<string, object?>
    {
        { "eventName", "Munich Flying Dolphins vs. Berlin Bears" },
        { "winner", "Munich Flying Dolphins" },
        { "score", "24:31" },
        { "enthusiasm", "high" }
    };
    GetPromptResult getPromptResult = await mcpClient.GetPromptAsync(promptName, promptParameter);

  • 在MCP服务器中，列出并请求了定义的资源模板和资源。

        //List available resource templates
    string resourceTemplateUri = "";
    IList<McpClientResourceTemplate> mcpClientResourceTemmplates = await mcpClient.ListResourceTemplatesAsync();
    
    //Retrieve a specific resource template
    resourceTemplateUri = resourceTemplateUri.Replace("{id}", "NurembergFlyingTigers"); 
    ReadResourceResult readResourceTemplateResult = await mcpClient.ReadResourceAsync(resourceTemplateUri);
    
    //List available resources
    string resourceUri = "";
    IList<McpClientResource> mcpClientResources = await mcpClient.ListResourcesAsync();
    
    // Retrieve a specific resource
    ReadResourceResult readResourceResult = await mcpClient.ReadResourceAsync(resourceUri);

  • 创建了MCP服务器的订阅。MCP服务器可以在底层资源发生更改时发送更新。

        // Subscribe to resources
    mcpClient.RegisterNotificationHandler("notifications/resource/updated", NotificationHandler);
    await mcpClient.SubscribeToResourceAsync("sportIntelligence://team/MunichFlyingDolphins");

概述“SportKnowHow_McpServer

  • 使用工具、提示和资源支持创建MCP服务器。
    //create MCP server
HostApplicationBuilder hostApplicationBuilder = Host.CreateApplicationBuilder(args);
hostApplicationBuilder.Logging.AddConsole(consoleLogOptions =>
{
    consoleLogOptions.LogToStandardErrorThreshold = LogLevel.Trace;
});

hostApplicationBuilder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()
    .WithTools<SportEventTools>()
    .WithPrompts<SportEventPrompts>()
    .WithResources<SportEventResources>()
    .WithSubscribeToResourcesHandler(SubscribeToResourcesHandler)
    .WithUnsubscribeFromResourcesHandler(UnsubscribeFromResourcesHandler)
    .WithReadResourceHandler(ReadResourceHandler);

hostApplicationBuilder.Services.AddSingleton(resourceSubscriptions);
hostApplicationBuilder.Services.AddHostedService<SubscriptionMessageSender>();

总结

MCP服务器通常在调用应用程序的安全上下文中执行，这使得为调用应用程序提供工具、资源和提示变得容易。如示例所示 SportApp 应用程序 ModelContextProtocol nuget包 简化了Mcp Server和Mcp Host应用程序的开发。

相关 MCP