C# SDK赋能Agentic AI：热门模型上下文协议
模型上下文协议（MCP）是Anthropic去年11月推出的一项突破性技术，旨在推动Agentic AI的发展。目前，C#软件开发工具包（SDK）的发布，进一步扩展了MCP的触角和潜力。
模型上下文协议（MCP）简介
MCP是一个标准化框架，用于将大型语言模型（LLM）与外部工具和多样化数据源无缝集成。从本质上讲，它赋予AI代理自主执行任务的能力，通过与用户界面交互来执行诸如预订航班或管理日程等操作。
Anthropic率先开源了MCP，微软与Anthropic紧密合作，也随之推出了ModelContextProtocol NuGet包。尽管该软件包仍处于早期阶段（版本0.1.0-preview.8），但已引起了广泛关注，自大约三周前首次发布以来，下载量已超过21,000次。
微软于4月2日宣布：“MCP在AI社区中得到了迅速采用，而此次合作旨在加强AI模型与C#应用程序的集成。”
MCP的迅猛崛起
用“迅速采用”来形容MCP的发展轨迹可能有些保守。该协议已迅速获得整个行业的支持，并被广泛实施。它与谷歌的新A2A协议一起，在塑造Agentic AI的未来方面发挥着关键作用。A2A协议促进了AI模型之间的通信，与MCP协同工作。
包括OpenAI、Google DeepMind等行业巨头在内的众多组织都已拥抱该标准，并将其集成到各自的平台中。
MCP在GitHub Copilot Agent模式中的作用
MCP在最新的Visual Studio Code v1.99中启用GitHub Copilot Agent模式也发挥了重要作用。开发团队解释说，当在VS Code中使用Agent模式输入聊天提示时，模型可以利用各种工具来执行诸如文件操作、数据库访问和Web数据检索等任务。这种集成允许更动态和上下文感知的编码辅助。
微软还在其Semantic Kernel等产品中使用了该协议。
使用MCP服务器扩展功能
微软还强调，其许多产品都在创建MCP服务器以访问其功能。GitHub MCP Server和用于浏览器自动化的Playwright MCP是主要示例，目前还有许多其他服务器正在开发中。MCP服务器充当一个轻量级的标准化程序，通过MCP接口向LLM公开数据或功能。
C# SDK的引入简化了使用C#创建MCP服务器和执行其他相关任务的过程。
C# SDK的优势
微软强调，C#是一种广泛使用的编程语言，尤其是在企业环境中。通过为MCP提供官方的C# SDK，微软旨在促进AI模型与C#应用程序的集成，以及使用C#创建MCP服务器。C# SDK还利用了现代.NET中固有的显著性能改进，从而为AI应用程序提供更高的速度和效率。此外，.NET的优化运行时和对容器化的支持可确保本地开发场景中的最佳服务性能。微软的许多核心产品，包括Visual Studio、大多数Azure服务、为Microsoft Teams和XBOX提供支持的服务等等，都是用C#编写的。这些产品都可以从模型上下文协议中受益，而C# SDK为此提供了基础。
示例实现在该项目的GitHub存储库中提供。
深入了解Agentic AI和MCP
要充分理解MCP及其C# SDK的意义，必须探索Agentic AI的底层概念、它所解决的挑战，以及MCP如何促进其开发。
Agentic AI：范式转变
传统的AI系统通常以被动方式运行，响应特定的查询或命令。另一方面，Agentic AI旨在创建能够在复杂环境中主动感知、推理和行动的AI实体。这些代理可以：
- **观察：**通过传感器或API从周围环境中收集信息。
- **推理：**分析收集到的信息，识别目标并计划行动。
- **行动：**执行行动以实现其目标，通过执行器或软件接口与环境交互。
Agentic AI有潜力通过自动化复杂任务、改善决策制定和创建个性化体验来彻底改变各个行业。示例包括：
- **自动驾驶汽车：**在道路上导航、避开障碍物以及在没有人为干预的情况下做出驾驶决策。
- **个人助理：**管理日程安排、预订约会以及根据用户偏好提供个性化推荐。
- **机器人：**在最少的人工监督下执行制造、医疗保健和物流领域的任务。
集成的挑战
开发Agentic AI系统中的主要障碍之一是将LLM与外部工具和数据源集成。LLM是强大的语言模型，可以生成文本、翻译语言并以全面的方式回答问题。但是，它们缺乏直接与现实世界交互或访问超出其训练数据的信息的能力。
为了使AI代理能够执行实际任务，他们需要能够：
- **访问外部数据：**从数据库、网站和其他来源检索信息。
- **与API交互：**通过软件接口控制外部系统和设备。
- **使用专用工具：**利用用于特定任务的工具，例如图像识别、数据分析或财务建模。
MCP：通往集成的桥梁
模型上下文协议通过提供LLM与外部工具和数据源通信的标准化方式来应对这一挑战。它定义了一个通用接口，允许LLM：
- **发现可用工具：**识别环境中可用的工具和功能。
- **描述工具功能：**了解每个工具的目的、输入和输出。
- **调用工具：**使用特定参数执行工具并接收结果。
通过提供标准化接口，MCP简化了集成过程，并允许开发人员创建可以无缝访问和利用外部资源的AI代理。
深入了解C# SDK
对于希望将AI模型集成到其应用程序中的C#开发人员来说，用于MCP的C# SDK可以显著简化开发过程。它提供了一组库和工具，可以更轻松地：
- **创建MCP服务器：**开发标准化程序，以通过MCP接口向LLM公开数据或功能。
- **构建MCP客户端：**将AI模型集成到C#应用程序中，并使它们能够与MCP服务器交互。
- **测试和调试MCP集成：**确保AI代理可以正确访问和利用外部资源。
C# SDK的主要特性
C# SDK提供了一系列简化MCP开发的功能：
- **自动代码生成：**SDK可以根据MCP服务器的规范自动生成用于与其交互的C#代码。这消除了开发人员为每个工具或功能手动编写代码的需求。
- **内置数据验证：**SDK包含内置的数据验证机制，可确保在LLM和外部工具之间交换的数据符合MCP标准。这有助于防止错误并提高AI代理的可靠性。
- **简化的错误处理：**SDK提供了一个统一的错误处理机制，简化了检测和解决MCP集成中问题的过程。
- **与.NET生态系统的集成：**C# SDK与.NET生态系统无缝集成，允许开发人员利用现有的.NET库和工具。
示例用例
C# SDK可用于各种场景，包括：
- **创建AI驱动的聊天机器人：**开发可以访问和利用外部信息（例如天气数据、股票价格或产品信息）的聊天机器人，以提供更全面和个性化的响应。
- **构建智能自动化系统：**创建可以通过MCP接口与各种软件系统和设备交互来执行复杂任务的自动化系统。
- **开发智能助手：**构建智能助手，可以通过利用MCP访问和控制外部服务来帮助用户管理其日程安排、预订约会和执行其他任务。
MCP和Agentic AI的未来
模型上下文协议有望在Agentic AI的演进中发挥重要作用。随着该协议得到更广泛的采用，创建可以无缝地与现实世界交互并执行复杂任务的AI代理将变得更加容易。
对于希望利用MCP的强大功能并构建创新型AI驱动应用程序的C#开发人员来说，C# SDK是一个有价值的工具。通过提供标准化接口并简化集成过程，MCP及其C# SDK为AI代理无缝集成到我们日常生活的未来铺平了道路。
开源的意义
Anthropic和微软决定开源MCP及其相关SDK，证明了合作和开放标准在AI领域的重要性。通过免费提供该技术，他们正在鼓励创新并加速Agentic AI的开发。
像MCP这样的开源计划可以培养一个由开发人员和研究人员组成的充满活力的生态系统，他们可以为技术的发展做出贡献、发现和解决潜在问题，并创建新的创新应用程序。这种协作方法可确保该技术始终与不断变化的AI领域保持相关且适应性强。
解决安全问题
随着AI代理更多地集成到关键系统和流程中，安全性成为首要问题。MCP本身包含多种安全措施，以减轻潜在风险：
- **身份验证和授权：**MCP定义了用于对LLM进行身份验证和授权以访问特定工具和数据源的机制。这确保只有经过授权的代理才能执行敏感操作。
- **数据加密：**MCP支持数据加密，以保护LLM和外部系统之间交换的敏感信息。
- **沙盒化：**MCP允许沙盒化LLM，以限制其对特定资源的访问，并防止它们执行恶意操作。
但是，至关重要的是要注意，MCP并非解决安全问题的万能药。开发人员必须在AI系统的所有级别实施强大的安全实践，包括：
- **安全编码实践：**遵循安全编码实践，以防止AI代理代码中的漏洞。
- **定期安全审核：**进行定期安全审核，以识别和解决潜在的安全风险。
- **监控和日志记录：**实施强大的监控和日志记录机制，以检测和响应安全事件。
伦理影响
Agentic AI的开发也提出了重要的伦理考虑，必须主动解决。这些包括：
- **偏差和公平性：**AI代理可能会从其训练数据中继承偏差，从而导致不公平或歧视性结果。开发用于检测和减轻AI系统中偏差的方法至关重要。
- **透明度和可解释性：**重要的是要了解AI代理如何做出决策，尤其是在关键应用中。开发透明且可解释的AI系统对于建立信任和问责制至关重要。
- **隐私：**AI代理可以收集和处理大量个人数据，从而引发对隐私的担忧。实施强大的隐私保护机制以保护用户数据至关重要。
- **失业：**Agentic AI的自动化能力可能导致某些行业的失业。重要的是要考虑AI的社会和经济影响，并制定策略来减轻潜在的负面影响。
驾驭人工智能的未来
模型上下文协议及其C# SDK代表了Agentic AI开发的重要一步。但是，重要的是要认识到这是一个持续的过程，并且前方仍然存在许多挑战和机遇。通过拥抱开放标准、优先考虑安全性和伦理并促进合作，我们可以确保AI使整个社会受益。