Azure 오픈AI

Azure OpenAI를 사용하기 위한 MCP 서버 및 클라이언트 구현

MCP(Model Context Protocol)와 Azure OpenAI를 활용한 최소한의 서버/클라이언트 애플리케이션 구현입니다.
1. MCP 서버는 FastMCP 로 구축되었습니다.
2. Playwright 는 Microsoft에서 제공하는 오픈 소스 방식의 종단 간 테스트 프레임워크로, 최신 웹 애플리케이션을 테스트하는 데 사용됩니다.
3. 도구에 대한 MCP 응답은 OpenAI 함수 호출 형식으로 변환됩니다.
4. MCP 서버 응답을 OpenAI 함수 호출 형식으로 변환하는 브리지는 MCP-LLM Bridge 구현을 사용자 정의합니다.
5. 안정적인 연결을 보장하기 위해 서버 객체는 브리지로 직접 전달됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 애플리케이션과 로컬 또는 원격 리소스 간의 안전하고 통제된 상호작용을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다.

공식 저장소

커뮤니티 리소스

MCP 극작가

구성

2024년 12월 개발 단계에서는 Python 프로젝트가 'uv'로 시작될 예정입니다. 'pip' 및 'poetry'와 같은 다른 종속성 관리 라이브러리는 아직 MCP CLI에서 완전히 지원되지 않습니다.

.env.template 의 이름을 .env 로 바꾼 다음 Azure OpenAI에 대한 .env 의 값을 입력합니다.지엑스피1
파이썬 라이브러리 관리를 위해 uv 설치
pip install uv uv sync
python chatgui.py 실행합니다.
- 샘플 화면은 클라이언트가 브라우저를 실행하여 URL로 이동하는 모습을 보여줍니다.

'stdio'에 대한 설명

stdio 는 전송 계층 (원시 데이터 흐름)이고, JSON-RPC 는 애플리케이션 프로토콜 (구조화된 통신)입니다. 이 둘은 서로 다르지만, 프로토콜에서 "stdio를 통한 JSON-RPC"처럼 종종 혼용됩니다.

도구 설명

@self.mcp.tool()
async def playwright_navigate(url: str, timeout=30000, wait_until="load"):
    """Navigate to a URL.""" -> This comment provides a description, which may be used in a mechanism similar to function calling in LLMs.

# Output
Tool(name='playwright_navigate', description='Navigate to a URL.', inputSchema={'properties': {'url': {'title': 'Url', 'type': 'string'}, 'timeout': {'default': 30000, 'title': 'timeout', 'type': 'string'}

팁: uv

특징

uv run: Run a script.
uv venv: Create a new virtual environment. By default, '.venv'.
uv add: Add a dependency to a script
uv remove: Remove a dependency from a script
uv sync: Sync (Install) the project's dependencies with the environment.

팁

python.exe에 대한 taskkill 명령

taskkill /IM python.exe /F

Visual Code: Python 디버거: launch.json으로 디버깅하면 .vscode/launch.json의 구성을 사용하여 디버거가 시작됩니다.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

MCP(Model Context Protocol)와 Azure OpenAI를 활용한 최소한의 서버/클라이언트 애플리케이션 구현입니다.

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