Azure OpenAI

Azure OpenAI を使用するための MCP サーバーとクライアントの実装

• モデル コンテキスト プロトコル (MCP) と Azure OpenAI を活用した最小限のサーバー/クライアント アプリケーション実装。
  1. MCP サーバーはFastMCPを使用して構築されます。
  2. Playwrightは、最新の Web アプリケーションをテストするための、Microsoft によるオープン ソースのエンドツーエンドのテスト フレームワークです。
  3. ツールに関する MCP 応答は、OpenAI 関数呼び出し形式に変換されます。
  4. MCP サーバー応答を OpenAI 関数呼び出し形式に変換するブリッジはMCP-LLM Bridge実装をカスタマイズします。
  5. 安定した接続を確保するために、サーバー オブジェクトはブリッジに直接渡されます。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) MCP (モデル コンテキスト プロトコル) は、AI アプリケーションとローカルまたはリモート リソース間の安全で制御された相互作用を可能にするオープン プロトコルです。

公式リポジトリ

• MCP Python SDK
• Pythonサーバーを作成する
• MCP サーバー

コミュニティリソース

• 素晴らしいMCPサーバー
• RedditのMCP

関連プロジェクト

• FastMCP : MCP サーバーを構築するための高速な Python の方法。
• チャットMCP ：MCPクライアント
• MCP-LLM ブリッジ: MCP サーバーと OpenAI 互換 LLM 間の通信を可能にする MCP 実装

MCP劇作家

• MCP Playwright サーバー
• Python 用 Microsoft Playwright

構成

2024年12月の開発フェーズでは、Pythonプロジェクトは「uv」で開始される予定です。「pip」や「poetry」などの他の依存関係管理ライブラリは、MCP CLIではまだ完全にサポートされていません。

1. .env.templateの名前を.envに変更し、Azure OpenAI の.envに値を入力します。
   AZURE_OPEN_AI_ENDPOINT= AZURE_OPEN_AI_API_KEY= AZURE_OPEN_AI_DEPLOYMENT_MODEL= AZURE_OPEN_AI_API_VERSION=
2. Pythonライブラリ管理用のuvをインストールする
   pip install uv uv sync
3. python chatgui.pyを実行する
   • サンプル画面では、クライアントがブラウザを起動して URL に移動する様子が示されています。

'stdio' に関して

stdioはトランスポート層（生データフロー）であり、 JSON-RPCは アプリケーションプロトコル（構造化通信）です。これらは明確に区別できるものですが、プロトコルでは「JSON-RPC over stdio」のように、しばしば互換的に使用されます。

ツールの説明

ヒント: uv

• 特徴

ヒント

• python.exe の taskkill コマンド

• Visual Code: Python デバッガー: launch.json を使用してデバッグすると、.vscode/launch.json の構成を使用してデバッガーが起動します。