Aspire.MCP.Sample

Aspire.MCP.Sample

使用 Aspire 的 MCP 服务和 MCP 客户端示例。

概述

此示例演示如何使用 Aspire 设置模型上下文协议（MCP）服务和客户端。它展示了如何在结构化的 Aspire 环境中使用 C# 建立和管理 MCP 通信。

快速演示

观看这段 5 分钟的视频概览，了解项目的运行效果。

观看这段 5 分钟的视频概览，了解如何将解决方案部署到 Azure，以及如何在 Visual Studio Code 中使用部署到 Azure 的 MCP 服务。

功能

• **Aspire 集成：**使用 Aspire 进行容器化编排和服务管理。
• **MCP 服务：**实现 MCP 服务以管理客户端通信。
• **MCP 客户端：**Blazor Chat 客户端示例，演示如何连接 MCP 服务并与其通信。
• **模型选择：**Chat 客户端可以使用来自 Azure AI Foundry、Ollama 或 GitHub Models 的大模型。所选模型必须支持函数调用，才能调用 MCP 服务的函数。
• **函数调用：**演示如何使用所选模型调用 MCP 服务中的函数。
• **工具结果：**在聊天界面中显示函数调用的结果。
• **Azure 部署：**可使用 azd 命令轻松将项目部署到 Azure。

入门

先决条件

• .NET SDK 9.0 或更高版本
• Visual Studio 2022 或 Visual Studio Code
• 支持函数调用的大模型或小语言模型（SLM）。
  • 使用 Azure AI Foundry 在云端运行模型。例如：gpt-4o-mini
  • 使用 GitHub Models 在云端运行模型。例如：gpt-4o-mini
  • 使用 Ollama 运行本地模型。推荐：phi4-mini、llama3.2 或 Qwq

本地运行

1. 克隆仓库：

2. 进入 Aspire 项目目录：

   cd .\src\McpSample.AppHost\
   

3. 运行项目：

   dotnet run
   

4. 在 Aspire 仪表板中，导航到 Blazor Chat 客户端项目。

   

5. 在 Chat Settings 页面中，指定要使用的模型。你可以选择 Azure AI Foundry 中的模型（推荐 gpt-4o-mini）、GitHub Models，或在本地使用 ollama（推荐 llama3.2）。

   

6. 现在可以与模型聊天了。每次调用 MCP 服务中的某个函数时，聊天中都会显示 Tool Result 部分。

   

架构图

GitHub Codespaces

（进行中）

• 即将添加 Codespaces 配置。

部署

在 Codespaces 或本地打开项目后，即可将其部署到 Azure。

在终端窗口中，打开克隆了此仓库的文件夹，然后运行以下命令。

1. 登录 Azure：

   azd auth login
   

2. 配置并部署所有资源：

   azd up
   

   系统会提示你提供一个 azd 环境名称（例如“aspiremcp”）、选择 Azure 帐户中的订阅，并选择一个位置。

3. azd 完成部署后，你会在命令输出中看到已在 Azure 中创建的资源列表和一组 URI。

4. 访问 blazorchat URI，即可看到 MCP 聊天应用！🎉

***注意：*部署文件位于 ./src/McpSample.AppHost/infra/ 文件夹中。它们由 Aspire AppHost 项目生成。

贡献

欢迎贡献！欢迎提交问题和拉取请求。

许可证

此项目采用 MIT 许可证。