🧪 Foundry MCP Playground

🧪 Foundry MCP Playground

Foundry MCP Playgroundへようこそ。Azure AI Foundryと連携できるMCPサーバーを使用して、迅速にプロトタイプを作成するための、シンプルな開発環境です。Azure AI Foundry CatalogやAzure AI Foundry Labsの最先端のAIモデルを試して使用したり、Azure AI Searchを使用してナレッジを管理および検索したり、Azure AI Foundryのオブザーバビリティ機能を使用してテキストやエージェントの応答を評価したりできます。これらのリソースをセットアップする手間はかかりません。

このテンプレートを使えば、ワンクリックでGitHub Copilotを使い始め、強力なバックエンドツールに接続できます。

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🚀 ワンクリックでセットアップ

すぐに開発を始めましょう。

このテンプレートを使って新しいリポジトリを作成するには、こちらをクリックしてください。

GitHub Codespacesでこのリポジトリを使ってまっさらな状態から始めるには、こちらをクリックしてください。

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🧠 含まれるもの

Foundry MCP Playgroundには、GitHub Copilot内でAIベースのソリューションをプロトタイプ作成するために必要なものがすべて揃っています。

このワークスペースを開くと、Azure AI Foundry用のMCPサーバーが自動的に起動します。

• Azure AI Foundry用MCPサーバー（実験的） – Azure AI Foundryと連携するためのツールを公開します。

このサーバーは開発コンテナー内で自動的に起動し、GitHub Copilotとはstdio経由で通信します。

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🧰 GitHub Copilotで利用できるツール

GitHub Copilotはこの環境で実行すると、追加の設定なしですべてのツールを利用できます。詳細については、Azure AI Foundry用MCPサーバー（実験的）を参照してください。

これらのツールはCopilotによって自動的に検出され、コーディング中に自然言語のプロンプトで使用できます。

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💡 はじめに

1. このテンプレートを使用して独自のリポジトリを作成します。すでに作成済みの場合は、次の手順に進んでください。
2. CodespacesまたはVS Code（開発コンテナー対応）で開きます。
   1. 開発コンテナーを使用してVS Codeで開く場合は、ローカルでDockerエンジンを実行する必要があります。
3. 環境の準備ができたら、設定（Ctrl+,）を開き、「chat.agent.enable」を検索して、エージェントモードを有効にします。
4. チャットビュー（Ctrl+Alt+I）を開き、Copilotを使用をクリックします。エージェントモードに切り替えると、CopilotがMCPサーバーを自動的に検出します。
5. MCPサーバーを読み込むには、まだ読み込まれていない場合、「新しいツールが利用可能」アイコンをクリックします。
6. （任意）チャットビューの「ツール」アイコンをクリックすると、読み込まれているMCPサーバーとツールを確認できます。また、.vscode/mcp.jsonを開くと、事前に設定されたサーバーを確認できます。
7. Azure AI FoundryでCopilotがどのように役立つか、質問するところから始めましょう。

プロンプトの例

モデルを探す

• 何ができますか？
• 自分に合ったモデルを見つけるには、どうすればよいですか？
• Azure AI Foundry では、どのモデルを利用できますか？
• Azure AI Foundry では、どの OpenAI モデルを利用できますか？
• Azure AI Foundry で最も人気のあるモデルは何ですか？10 個選んでください。
• 推論に適したモデルは何ですか？大規模モデルと小規模モデルの 2 つのグループに分けて、いくつか例を示してください。
• Phi モデルを比較して、違いを説明してもらえますか？
• Phi-4-reasoning のモデルカードを見せてください。
• モデルのテスト方法を教えてもらえますか？
• Azure AI Foundry の無料プレイグラウンドとは何ですか？
• GitHub トークンを使ってモデルをテストできますか？
• GitHub トークンに対応している最新モデルを見せてください。
• Azure AI Foundry のモデルの提供元はどこですか？
• Meta のモデルを見せてください。
• MIT ライセンスのモデルを見せてください。

プロトタイプを構築する

• モデルを使ったプロトタイプの構築をどのように支援できるか、説明してもらえますか？
• GitHub トークンを使って OpenAI モデルを利用するプロトタイプをどのように構築できるか、説明してください。まだ作成しないでください。
• モデルを使ったプロトタイプの構築に適したシナリオをいくつか提案してください。
• Azure AI Foundry Labs について教えてください。
• Magentic One について詳しく教えてください。
• Omniparser とは何ですか？どのようなユースケースが考えられますか？
• Omniparser を使ったプロトタイプの構築を支援してもらえますか？
• Web UX デザインを分析し、ユーザーにとって操作が難しい箇所や、認知負荷が高くなる可能性のある箇所を指摘するアプリケーションを構築したいです。
• Azure AI Foundry カタログのモデルを比較するアプリを構築したいです。ユーザーは、カタログ内の約 8～10 種類のモデルから選択できるようにします。その後、ユーザーがプロンプトを入力すると、選択した各モデルが応答します。出力は横並びで表示します。また、評価に適した「評価者」モデルのセットから特定のモデルを選択し、ユーザーが選択したモデルの出力を評価できるようにします。評価者は、各モデルの応答に対する短い文章での評価と、数値スコアを提示します。

OpenAI モデルをデプロイする

• OpenAI モデルのデプロイを支援してもらえますか？
• Azure AI Foundry に OpenAI モデルをデプロイするには、どのような手順が必要ですか？
• GitHub トークンを使って Azure AI Foundry で OpenAI モデルを利用する方法を教えてもらえますか？本番環境で利用できますか？
• すでに Azure AI services リソースを持っています。そのリソースに OpenAI モデルをデプロイできますか？
• Azure AI Foundry における OpenAI モデルのクォータとは何ですか？
• AI services リソースの現在のクォータを確認してください。