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在 Visual Studio Code 中使用 Azure AI Foundry 代理服务和 MCP 服务器工具（预览版）

本文介绍如何使用 Azure AI Foundry for Visual Studio Code 扩展将模型上下文协议（MCP）工具与 Azure AI 代理一起使用。

使用此 Visual Studio Code （VS Code）扩展在 Azure AI Foundry 代理服务中生成代理后，可以将 MCP 工具添加到代理。

使用或构建 MCP 服务器可让代理：

代理结合 AI 模型和工具来访问并与您的数据进行交互。

Azure AI Foundry 开发人员可以通过在熟悉的 VS Code 环境中开发、测试和部署 MCP 工具调用代理来保持高效。

重要

本文中标记了“（预览版）”的项目目前为公共预览版。此预览版未提供服务级别协议，不建议将其用于生产工作负载。某些功能可能不受支持或者受限。有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。

在设计器视图中创建 Azure AI 代理

若要创建 Azure AI 代理，请按照设计器视图中的“创建和编辑 Azure AI 代理”中的步骤作。

创建代理后，可以向其添加工具，包括 MCP 工具。有关可用工具的详细信息，请参阅适用于 Azure AI 代理的工具。

可以通过将它们添加为工具来引入多个远程 MCP 服务器。对于每个工具，你需要在同一代理中提供唯一 的服务器标签 值，以及指向远程 MCP 服务器的 服务器 URL 值。

警告

本文中用于 MCP 工具的远程 MCP 服务器不是来自Microsoft。 Microsoft不会测试或验证这些服务器。有关详细信息，请参阅使用非Microsoft服务和服务器的注意事项。

若要将现有的 MCP 服务器工具添加到 AI 代理，请执行以下步骤：

在设计器的 “工具 ”部分右上角，选择“ 添加工具 ”按钮。在下拉列表中，选择 MCP 服务器 工具。
查找要连接到的远程 MCP 服务器，例如 GitHub MCP 服务器。使用以下信息创建或更新具有 MCP 工具的 Azure AI Foundry 代理：
1. 服务器 URL：MCP 服务器的 URL;例如， https://gitmcp.io/Azure/azure-rest-api-specs.
2. 服务器标签：此 MCP 服务器的唯一标识符到代理;例如， fetch_rest_api_docs.
在 “允许的工具 ”下拉列表中，选择 MCP 服务器可以使用的工具。
输入所需信息后，选择“ 创建工具 ”按钮。

添加 MCP 工具后，可以使用以下步骤直接在 Azure AI Foundry 上创建代理：

选择已部署的代理后，将在仅查看模式下打开“代理首选项”窗格。您可以：

右键单击已部署且具有MCP 服务器工具的代理，然后选择“打开 Playground”选项。此操作启动一个与您的代理人的对话，以便您可以发送消息。
在 “代理操场” 窗格中，输入一个提示，例如 “给我一个创建容器应用的示例”并发送它。
选择 MCP 服务器工具的身份验证方法，然后继续作。
选择 MCP 服务器工具的审批首选项，然后继续作。
如果您选择了“每次都询问”作为您的审批首选项，则需要批准或拒绝工具请求。
代理使用代理设计器中配置的模型和 MCP 服务器工具来检索信息。信息的来源显示在代理批注的部分中。