关于 🧪 Foundry MCP Playground
Foundry MCP Playground 是在 GitHub Copilot 中原型开发 Azure AI Foundry 项目的环境。它会在 devcontainer 中启动实验性 MCP 服务,提供模型探索、使用 Azure AI Search 和评估响应的工具。
主要功能
- 01探索 Azure AI Foundry 模型
- 02在 GitHub Copilot 中开发 AI 原型
- 03使用 Azure AI Search 管理和查询
- 04评估文本与 Agent 响应
- 05在 devcontainer 中启动 MCP 服务
适用场景
- 01探索 Foundry 目录中的模型选项
- 02使用 Copilot 开发 AI 应用原型
- 03通过 Azure AI Search 查询知识
- 04评估模型或 Agent 的响应
MCP 相关
该环境会在 devcontainer 中启动实验性的 Azure AI Foundry MCP 服务,并通过 stdio 连接 GitHub Copilot。服务提供 Foundry 模型探索及相关工作流工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
🧪 Foundry MCP Playground
欢迎使用 Foundry MCP Playground,这是一个精简的开发环境,可帮助你快速使用能够与 Azure AI Foundry 交互的 MCP 服务进行原型开发。你可以探索和使用 Azure AI Foundry Catalog 和 Azure AI Foundry Labs 中的先进 AI 模型,使用 Azure AI Search 管理和查询知识,并通过 Azure AI Foundry 中的可观测性功能 评估文本和 Agent 响应,而无需费心设置这些资源。
使用此模板,只需单击一次,即可快速开始使用 GitHub Copilot,并连接到强大的后端工具。
🚀 一键设置
立即开始构建:
如果你想使用此模板创建新仓库,请单击此处
如果你想在 GitHub Codespaces 中使用当前仓库开始全新的开发,请单击此处
🧠 包含哪些内容?
Foundry MCP Playground 提供了你在 GitHub Copilot 中构建 AI 解决方案原型所需的一切。
打开此工作区时,它会自动启动 Azure AI Foundry 的 MCP 服务:
- Azure AI Foundry 的 MCP 服务(实验性) – 提供用于与 Azure AI Foundry 交互的工具
此服务会在开发容器中自动启动,并通过 stdio 与 GitHub Copilot 通信。
🧰 GitHub Copilot 中的可用工具
在此环境中运行 GitHub Copilot 时,它将配备所有工具,无需额外配置。有关详细信息,请参阅 Azure AI Foundry 的 MCP 服务(实验性):
Copilot 会自动发现这些工具,你可以在编码时通过自然语言提示词使用它们。
💡 开始使用
- 使用此模板创建自己的仓库。如果你已完成此操作,可以跳到下一步。
- 在 Codespaces 或 VS Code 中打开(需支持开发容器)。
- 如果你在 VS Code 中使用开发容器,需要在本地运行 Docker 引擎。
- 环境准备就绪后,打开设置(Ctrl+,),搜索“chat.agent.enable”并启用 Agent 模式。
- 打开聊天视图(Ctrl+Alt+I),然后单击“使用 Copilot”。切换到 Agent 模式,Copilot 就会自动发现 MCP 服务。
- 若要加载 MCP 服务,请单击“有新工具可用”图标(如果尚未加载)。
- (可选)你可以单击聊天视图中的“工具”图标,查看已加载的 MCP 服务和工具。也可以打开
.vscode/mcp.json查看预配置的服务。 - 首先询问 Copilot 它能如何帮助你使用 Azure AI Foundry。
示例提示词
探索模型
- 你能做什么?
- 你如何帮助我找到合适的模型?
- 我可以在 Azure AI Foundry 中使用哪些模型?
- Azure AI Foundry 中有哪些 OpenAI 模型?
- Azure AI Foundry 中最受欢迎的模型有哪些?帮我挑选 10 个模型。
- 哪些模型适合推理?请分别列举一些大型模型和小型模型。
- 你能比较 Phi 模型并说明它们的区别吗?
- 显示 Phi-4-reasoning 的模型卡。
- 你能告诉我如何测试模型吗?
- Azure AI Foundry 中的免费 playground 是什么意思?
- 我可以使用 GitHub token 测试模型吗?
- 显示支持 GitHub token 的最新模型。
- Azure AI Foundry 中这些模型的发布者有哪些?
- 显示 Meta 的模型。
- 显示采用 MIT 许可证的模型。
构建原型
- 你能介绍如何帮助我使用模型构建原型吗?
- 介绍如何使用我的 GitHub token 和 OpenAI 模型构建原型。暂时不要尝试创建。
- 请推荐几个使用模型构建原型的场景。
- 介绍 Azure AI Foundry Labs。
- 详细介绍 Magentic One
- Omniparser 是什么?有哪些潜在用例?
- 你能帮我使用 Omniparser 构建原型吗?
- 我需要构建一个应用,用于分析我的 Web UX 设计,并指出可能让用户难以导航或造成认知负荷过重的区域。
- 我想构建一个模型比较应用,用于比较 Azure AI Foundry Catalog 中的模型。用户应能从约 8-10 个不同的目录模型中进行选择。随后,用户输入一个提示词,由所选的每个模型分别作答。输出应并排显示。用户还可以从一组擅长评估的“评估器”模型中选择一个特定模型,用于评估用户所选模型的输出。评估器应为各模型的回复提供简短的文字评价和数值评分。
部署 OpenAI 模型
- 你能帮我部署 OpenAI 模型吗?
- 在 Azure AI Foundry 上部署 OpenAI 模型需要采取哪些步骤?
- 你能帮我了解如何在 Azure AI Foundry 上使用 GitHub token 调用 OpenAI 模型吗?我可以将其用于生产环境吗?
- 我已经有一个 Azure AI services 资源。可以在该资源上部署 OpenAI 模型吗?
- Azure AI Foundry 中 OpenAI 模型的配额是什么意思?
- 查询我的 AI services 资源当前的配额。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。