.NET OpenAI MCP Agent

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name: .NET OpenAI MCP Agent description: これは、Azure OpenAI を使用し、TypeScript で記述されたリモート MCP サーバーを備えた、.NET で記述された MCP エージェントアプリです。 languages:

• csharp
• bicep
• azdeveloper products:
• azure-openai
• azure-container-apps
• azure page_type: sample urlFragment: openai-mcp-agent-dotnet

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.NET OpenAI MCP Agent

これは、Azure OpenAI を使用し、TypeScript で記述されたリモート MCP サーバーを備えた、.NET で記述された MCP エージェントアプリです。

機能

このアプリには、次のような機能があります。

• MCP ホストと MCP クライアントアプリは .NET Blazor で記述されています。
• MCP クライアントアプリは、TypeScript で記述された To Do MCP サーバーに接続します。
• MCP クライアントアプリとサーバーアプリは、どちらも Azure Container Apps (ACA) 上で実行されます。
• MCP クライアントアプリは、ACA に組み込まれている認証で保護されています。
• MCP サーバーアプリには、MCP クライアントアプリからのみアクセスできます。

前提条件

• .NET 9 SDK
• Visual Studio Code + C# Dev Kit
• node.js LTS
• Docker Desktop または Podman Desktop
• Azure サブスクリプション

はじめに

GitHub Codespaces を使って、このサンプルアプリを実行できるようになりました（起動には数分かかります）！👉 。

Azure AI Foundry または GitHub Models を用意する

• このアプリを実行するには、Azure AI Foundry インスタンスが必要です。
• Azure AI Foundry を使用する場合は、GPT-5-mini モデルがデプロイされていることを確認してください。
• デフォルトでは、デプロイされるモデル名は gpt-5-mini です。

AI エージェントアプリを取得する

1. アプリ用のディレクトリを作成します。

   # zsh/bash
   mkdir -p openai-mcp-agent-dotnet
   

   # PowerShell
   New-Item -ItemType Directory -Path openai-mcp-agent-dotnet -Force
   

2. azd を初期化します。

   cd openai-mcp-agent-dotnet
   azd init -t openai-mcp-agent-dotnet
   

   NOTE: Azure リソースグループの名前となる環境名の入力を求められます。たとえば、環境名は openai-mcp-agent のようになります。

Azure で実行する

1. 必要なアクセス許可があることを確認します。

   • Azure アカウントには、サブスクリプションレベルで Microsoft.Authorization/roleAssignments/write アクセス許可が必要です。たとえば、ロールベースのアクセス制御管理者、ユーザー アクセス管理者、または所有者が該当します。
   • Azure アカウントには、サブスクリプションレベルで Microsoft.Resources/deployments/write アクセス許可も必要です。

2. Azure にログインします。

   azd auth login
   

3. アプリを Azure にデプロイします。MCP サーバーアプリが自動的に検出され、同時にデプロイされます。

   azd up
   

   NOTE：

   1. 既定では、MCP クライアントアプリは ACA 組み込みの認証機能によって保護されています。azd up を実行する前に、次の設定を行うことでこの機能を無効にできます。

      azd env set USE_LOGIN false
      

   2. 既定では、エージェントは gpt-5-mini を使用します。次の設定を行うことで、別のモデルに変更できます。

      azd env set GPT_MODEL_NAME <azure-openai-model-name>
      

   3. 既定では、エージェントは Azure OpenAI 認証にキーを使用しない方法を使用します。次の設定を行うことで、Azure OpenAI API キーを使用するように変更できます。

      azd env set AOAI_USE_API_KEY true
      

   4. 既定では、エージェントは本番モードです。次の設定を行うことで、より詳細なログを表示する開発モードの Both または Client に変更できます。

      azd env set ENABLE_DEVELOPMENT_MODE Both
      

   5. 既定では、MCP サーバーアプリは本番モードです。次の設定を行うことで、より詳細なログを表示する開発モードの Both または Server に変更できます。

      azd env set ENABLE_DEVELOPMENT_MODE Both
      

   6. デプロイ中に、

      • Azure サブスクリプションと 2 つの場所の入力を求められます。1 つは Azure AI Foundry 用、もう 1 つはその他のリソース用です。

4. ターミナルで、デプロイされたクライアントアプリの URL を取得します。次のような形式です。

   https://mcptodo-clientapp.{{some-random-string}}.{{location}}.azurecontainerapps.io/
   

5. クライアントアプリの URL にアクセスし、アプリにログインして、次のようなプロンプトを入力します。

   To Do の一覧を表示してください。
   「午後 1 時に会議」を設定してください。
   To Do の一覧を表示してください。
   #1 を完了としてマークしてください。
   To Do リストから #1 を削除してください。
   

   NOTE：USE_LOGIN の値を false に設定している場合、ログインを求められないことがあります。

6. デプロイしたすべてのリソースをクリーンアップします。

   azd down --force --prune
   

リソース

• OpenAI SDK - .NET
• OpenAI MCP サンプル
• Azure OpenAI - 次世代 API
• OpenAI と Azure OpenAI のエンドポイントを切り替える方法
• .NET AI テンプレート
• MCP .NET サンプル
• TypeScript の MCP To Do アプリ