与 Azure AI Foundry 交互的 MCP 服务器（实验性）

一个为 Azure AI Foundry 提供的模型上下文协议（MCP）服务器，为模型、知识、评估等提供统一的工具集。

可用工具

功能：模型

功能：知识

功能：评估

提示示例

模型

探索模型

• 你能帮我找到合适的模型吗？
• 我可以使用 Azure AI Foundry 中的哪些模型？
• Azure AI Foundry 中有哪些 OpenAI 模型可用？
• Azure AI Foundry 中最受欢迎的模型有哪些？给我挑选 10 个模型。
• 哪些模型适合推理？给我展示一些例子，分为大模型和小模型两类。
• 你能比较 Phi 模型并解释它们之间的差异吗？
• 给我展示 Phi-4-reasoning 的模型卡片。
• 你能展示如何测试模型吗？
• Azure AI Foundry 中的免费 Playground 是什么意思？
• 我可以使用 GitHub 令牌来测试模型吗？
• 展示支持 GitHub 令牌的最新模型。
• Azure AI Foundry 中的模型发布者是谁？
• 展示来自 Meta 的模型。
• 展示使用 MIT 许可证的模型。

构建原型

• 你能描述如何使用模型帮助我构建原型吗？
• 描述如何使用我的 GitHub 令牌和 OpenAI 模型构建原型。暂时不要创建。
• 推荐一些使用模型构建原型的场景。
• 告诉我关于 Azure AI Foundry Labs 的信息。
• 告诉我更多关于 Magentic One 的信息。
• 什么是 Omniparser，它有哪些潜在用例？
• 你能帮助我使用 Omniparser 构建原型吗？

部署 OpenAI 模型

• 你能帮助我部署 OpenAI 模型吗？
• 在 Azure AI Foundry 上部署 OpenAI 模型需要哪些步骤？
• 你能帮助我理解如何使用 GitHub 令牌在 Azure AI Foundry 上使用 OpenAI 模型吗？我可以将其用于生产吗？
• 我已经有一个 Azure AI 服务资源。我可以在上面部署 OpenAI 模型吗？
• Azure AI Foundry 上 OpenAI 模型的配额是什么意思？
• 获取我 AI 服务资源的当前配额。

使用 GitHub Copilot 快速入门

此 GitHub 模板具有最小的 MCP 服务器配置和所有必需的依赖项，使您可以轻松开始自己的项目。

这帮助您在 VS Code 环境的用户设置中自动设置 MCP 服务器。 您需要在环境中安装 uvx 以运行服务器。

手动设置

1. 按照 安装 uv 安装 uv。

2. 在 VS Code 中启动一个新的工作区。

3. （可选）在您的工作区根目录中创建 .env 文件以设置环境变量。

4. 在您的工作区根目录中创建 .vscode/mcp.json 文件。

   {
       "servers": {
           "mcp_foundry_server": {
               "type": "stdio",
               "command": "uvx",
               "args": [
                   "--prerelease=allow",
                   "--from",
                   "git+https://github.com/azure-ai-foundry/mcp-foundry.git",
                   "run-azure-ai-foundry-mcp",
                   "--envFile",
                   "${workspaceFolder}/.env"
               ]
           }
       }
   }
   

5. 点击 .vscode/mcp.json 文件中的 Start 按钮启动服务器。

6. 在代理模式下打开 GitHub Copilot 聊天并开始提问。

有关如何设置 MCP 服务器的更多详细信息，请参阅 高级设置的更多示例。

设置环境变量

为了安全地将信息（如 API 密钥、端点和其他敏感数据）传递给 MCP 服务器，您可以使用环境变量。这对于需要身份验证或访问外部服务的工具尤其重要。

您可以在项目根目录的 .env 文件中设置这些环境变量。在设置 MCP 服务器时，您可以传递 .env 文件的位置，服务器启动时将自动加载这些变量。

请参阅 示例 .env 文件 以获取示例配置。

[!NOTE] 模型

• GITHUB_TOKEN 用于通过 GitHub API 进行身份验证以测试模型。如果您只是从 Foundry 目录中探索模型，则不需要此令牌。

知识

• 请参阅 创建搜索服务 以了解有关如何配置搜索服务的更多信息。
• Azure AI 搜索支持多种身份验证方法。您可以使用 Microsoft Entra 身份验证 或 基于密钥的身份验证 来验证您的请求。选择哪种身份验证方法取决于您的安全要求和您所处的 Azure 环境。
• 请参阅 身份验证 以了解有关搜索服务身份验证方法的更多信息。

评估

• 如果您使用 代理工具或安全评估器，请确保 Azure 项目凭据有效。
• 如果您只进行 文本质量评估，OpenAI 端点和密钥就足够了。

许可证

MIT 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE。