MCP Server Sample

MCP サーバーのサンプル

このプロジェクトでは、従業員の休暇日数を管理するための Model Context Protocol（MCP）サーバーとクライアントを .NET で実装する方法を紹介します。従業員の休暇残日数の追跡、照会、更新を行うバックエンドサービスを提供し、これらの機能を MCP ツールとして公開します。

コンポーネント

• SSE フォルダーには、HTTP Streaming / SEE トランスポート層を使用した Model Context Protocol（MCP）のクライアントとサーバーの実装が含まれています。このソリューションは .NET Aspire をベースとしており、サーバー（ASP.NET Core をベースとしたもの）とクライアント（Blazor と Semantic Kernel で構築された Web アプリケーション）が含まれています。
• Stdio フォルダーには、標準入出力トランスポート層を使用した Model Context Protocol（MCP）のクライアントとサーバーの実装が含まれています。サーバーはコンソールアプリケーションとして実装されています。

ドキュメント

このサンプルは、以下の一連のブログ記事で解説されています。

• エージェントで Model Context Protocol を使用する - はじめに
• エージェントで Model Context Protocol を使用する - Copilot Studio
• エージェントで Model Context Protocol を使用する - Semantic Kernel を使用したプロコードエージェント

はじめに

このリポジトリには、同じサンプルの 2 つのバージョンが含まれています。1 つは C# と .NET で構築され、もう 1 つは TypeScript で構築されています。

.NET サンプルを実行するには、以下の前提条件をインストールする必要があります。

• .NET SDK 9.0

TypeScript サンプルを実行するには、以下の前提条件をインストールする必要があります。

• Node.js

どちらの言語でも、以下の前提条件をインストールする必要があります。

• Visual Studio Code
• Visual Studio Code 用 Azurite 拡張機能

stdio サンプルの実行

.NET サンプルの実行

1. アプリケーションバーのボタンをクリックするか、コマンドパレット（Ctrl+Shift+P）を開いて Azurite: Start Table Service を選択し、Azurite Table サービスエミュレーターを起動します。
2. 以下の設定を使用して、任意のクライアントアプリケーション（Visual Studio Code、AI Toolkit、カスタムアプリケーション）を接続できます。

• コマンド：dotnet
• 引数：run --project src/csharp/Stdio/MCP.Stdio.Server/MCP.Stdio.Server.csproj

TypeScript サンプルの実行

1. アプリケーションバーのボタンをクリックするか、コマンドパレット（Ctrl+Shift+P）を開いて Azurite: Start Table Service を選択し、Azurite Table サービスエミュレーターを起動します。
2. 以下の設定を使用して、任意のクライアントアプリケーション（Visual Studio Code、AI Toolkit、カスタムアプリケーション）を接続できます。

• コマンド：node
• 引数：/src/ts/stdio/server/dist/app.js

使用する前に、以下のコマンドを実行して TypeScript コードをコンパイルしてください。

cd src/ts/stdio/server
npm run build

SSE サンプルの実行

SSE サンプルを実行するには、次の手順に従ってください。

• リポジトリをローカルマシンにクローンします。

• SSE フォルダー内の MCP.SSE.AppHost プロジェクトにある appsettings.json ファイルを開き、次の形式で Azure OpenAI の接続文字列を使用して openAiConnectionName プロパティを更新します。

  "openAiConnectionName": "Endpoint=https://<your-endpoint>.openai.azure.com/;Key=<your-key>"
  

• アプリケーションバーのボタンをクリックするか、コマンドパレット（Ctrl+Shift+P）を開いて Azurite: Start Table Service を選択し、Azurite Table サービスエミュレーターを起動します。

• 次のコマンドを使用して MCP.SSE.AppHost プロジェクトを実行します。

  dotnet run --project MCP.SSE.AppHost/MCP.SSE.AppHost.csproj
  

• プロジェクトが起動すると、Aspire ダッシュボードが新しいブラウザーウィンドウで自動的に開きます。

• 新しいブラウザータブを開き、次の URL にアクセスします。

  http://localhost:5291/
  

• これで、Blazor アプリケーションを使って LLM にプロンプトを送信できます。次のいずれかのプロンプトを使うと、MCP ツールのいずれかを呼び出せます。

  "従業員の一覧と、残っている休暇日数を教えてください"
  "Alice Johnson に休暇を5日分付与してください""
  

Teams AI library サンプルの実行

Teams AI library サンプルは、Aspire ソリューションの一部としてすでに登録されています。ただし、使用する前に、次の手順に従ってください。

• SSE フォルダー内の ttk2-agent プロジェクトを開きます
• .env.example ファイルの名前を .env に変更します
• ファイルを開き、Azure OpenAI サービスの正しい値で変数を更新します。
  • AZURE_OPENAI_API_KEY に Azure OpenAI サービスのキーを設定します
  • AZURE_OPENAI_ENDPOINT に Azure OpenAI サービスのエンドポイントを設定します
  • AZURE_OPENAI_API_VERSION に API バージョンを設定します（モデルのバージョンとは異なる値なので注意してください。Azure OpenAI ポータルで確認できます）
  • AZURE_OPENAI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME に Azure OpenAI のモデルデプロイ名を設定します

Aspire ダッシュボードが起動すると、**ttk2-agent **プロジェクトに2つのエンドポイントがあることがわかります。

エージェントのテストツールには、ポート番号が大きい方のエンドポイントを使い、末尾に /devtools パスを追加してアクセスできます。 たとえば、前の画像の場合、URL は次のようになります。

http://localhost:54251/devtools/